الطرق الرياضية للتنبؤ بحجم المبيعات 24.02.2016. الأساليب الاقتصادية والرياضية والإحصائية للتنبؤ

يمكن تطوير طرق التنبؤ الرياضي على أساس الوظائف المختلفة ، والسلاسل الزمنية والتبعيات التحليلية. بالنسبة للنمذجة الرياضية والتنبؤ بأسواق العملات ، يمكن أن تكون كل من ديناميكيات الأسعار ومشتقاتها (قيم المؤشرات ، والمستويات المهمة ، وما إلى ذلك) وبيانات السوق بمثابة معلومات إدخال. مؤشرات الاقتصاد الكلي. في النماذج الرياضية للتنبؤ بالسلاسل الزمنية المالية ، يتم استخدام ديناميكيات الأسعار كمدخلات. ومع ذلك ، فإن العمل باستخدام نماذج معلومات السلاسل الزمنية ، والتي هي أوصاف الكائنات الأصلية باستخدام المخططات والرسوم البيانية والصيغ والرسومات وما إلى ذلك ، يختلف. من أهم أنواع نمذجة المعلومات الرياضيات ، عندما تتم صياغة الأوصاف بلغة الرياضيات. وفقًا لذلك ، تتم دراسة هذه النماذج باستخدام الطرق الرياضية.

رياضياً ، يمكن اختزال مشكلة التنبؤ بسعر الصرف إلى مشكلة تقريب الوظائف متعددة الأبعاد ، وبالتالي إلى مشكلة إنشاء خرائط متعددة الأبعاد. اعتمادًا على نوع متغيرات الإخراج ، يمكن أن يأخذ تقريب الوظائف شكل: التصنيف أو الانحدار. لذلك ، في نماذج التنبؤأسعار الصرف ، يمكن التمييز بين مهمتين فرعيتين رئيسيتين: 1. بناء نموذج رياضي. التدريب الثاني لشبكات الخبراء التي تنفذ حل المشكلة. نتيجة لدراسة مجال الموضوع ، يجب تطوير نموذج التنبؤ الرياضي ، بما في ذلك مجموعة من متغيرات المدخلات ؛ طريقة تكوين ميزات الإدخال وطريقة تدريب النظام الخبير.

التبعيات التحليلية

ضع في اعتبارك الميزات نماذج التنبؤعلى أساس التبعيات التحليلية.

يعتمد هذا النموذج على تحليل آلية تكوين سعر الصرف. يعتمد نوع المعادلة في هذه الحالة على طبيعة ونوع العوامل المتفاعلة التي تؤثر على تكوين سعر الصرف. يعتمد النموذج على فرضية تعادل القوة الشرائية. علاوة على ذلك ، في عملية النظر في الأنظمة الاقتصادية الحقيقية ، ستتم إضافة عوامل جديدة ، وسيحدد النموذج المعمم العوامل الرئيسية التي تؤثر على تكوين سعر الصرف.

تعد زيادة كفاءة المعاملات بالعملات قصيرة الأجل من المهام المهمة في أنشطة البنوك والمستثمرين الآخرين الذين يبيعون ويشترون العملات المختلفة بأحجام كبيرة ، ويسعون لإعطاء حركة للاحتياطيات المجانية المتاحة من أجل تجنب الخسائر من تقلبات السوق في أسعار الصرف والحصول على ربح إضافي. و عمليات العملةتتم بسرعة عالية عبر الإنترنت ، حيث إنه من المهم جدًا الدخول إلى سوق الصرف الأجنبي بعرض أمام المنافسين. كل هذا جزء لا يتجزأ من العملية المستمرة لتشكيل الهيكل الأمثل لاحتياطيات النقد الأجنبي.

تعتمد فعالية معاملات الصرف الأجنبي إلى حد كبير على موثوقية التنبؤات بتقلبات أسعار العملات. هذا هو السبب في أن التنبؤ بالمعدلات على المدى القصير له أهمية عملية كبيرة للأنشطة التشغيلية للبنوك والمستثمرين الآخرين. وتبدو مسألة إمكانية استخدام الأساليب الإحصائية لهذا الغرض ذات صلة وطبيعية. مشكلة المدى القصيريُنظر في التنبؤ بأسعار الصرف باستخدام النماذج الإحصائية بناءً على حقيقة أنه من أجل إجراء معاملات الصرف الأجنبي بنجاح ، يلزم الحصول على تنبؤات ليوم واحد مقدمًا. كما هو الحال ، على سبيل المثال ، في فيلم "Pi" ، حاول عالم الرياضيات ماكس كوهين لسنوات عديدة إيجاد وفك الشفرة الرقمية العالمية ، والتي وفقًا لمعدلات كل تغيير. مع اقترابك من الحل ، يتحول العالم من حول ماكس إلى كابوس مظلم: يلاحقه محللون أقوياء من وول ستريت لاكتشاف رمز الكون العالمي. على حافة الجنون ، يجب على ماكس أن يتخذ قرارًا حاسمًا بين النظام والفوضى ويقرر ما إذا كان قادرًا على التعامل مع القوة الجبارة التي أيقظها عقله اللامع الآن. لكن هذا خيال. في الواقع ، إنه ليس عملاً شاقًا ، ولكنه قطار الفكر الذي يحدد دخل الاستثمار ، ويمكن فقط للنمذجة الرياضية المناسبة أن تعمل على تقييم فعالية الفكرة.

طرق التنبؤ التكيفية

من الصعب رسم خط واضح يفصل بين طرق التنبؤ التكيفية والطرق غير التكيفية. حتى التنبؤ عن طريق استقراء منحنيات الانحدار العادية يحتوي على بعض عناصر التكيف ، عندما يتم إعادة حساب وتنقيح معلمات منحنيات الانحدار مع كل استلام جديد للبيانات الفعلية. بعد فترة زمنية طويلة بما فيه الكفاية ، يمكن تغيير نوع المنحنى. ومع ذلك ، فإن درجة التكيف هنا صغيرة جدًا ؛ علاوة على ذلك ، بمرور الوقت ، فإنه يتزامن مع زيادة العدد الإجمالي لنقاط المراقبة ، وبالتالي مع انخفاض نسبة كل نقطة جديدة في العينة.

تسلسل عملية التكيف على النحو التالي. دع النموذج يكون في حالة أولية ، ويتم التنبؤ به. عندما تنتهي صلاحية وحدة زمنية واحدة (خطوة محاكاة) ، نقوم بتحليل مدى بُعد النتيجة التي حصل عليها النموذج عن القيمة الفعلية للسلسلة. خطأ في التنبؤمن خلال التغذية الراجعة ، يدخل مدخلات النظام ويستخدمه النموذج وفقًا لمنطقه للانتقال من حالة إلى أخرى من أجل مواءمة سلوكه بشكل أفضل مع ديناميكيات السلسلة. يجب أن يستجيب النموذج للتغييرات في السلسلة بتغييرات تعويضية. ثم يتم التنبؤ بالنقطة التالية في الوقت المناسب ، وتتكرر العملية برمتها. وبالتالي ، يتم إجراء التكيف بشكل تفاعلي مع استلام كل نقطة فعلية جديدة من السلسلة. ومع ذلك ، ما هي قواعد انتقال النظام من دولة إلى أخرى ، ما هو منطق آلية التكيف؟

في الأساس ، يتم حل هذا السؤال من قبل كل باحث بشكل حدسي. يتم إعطاء منطق آلية التكيف مسبقًا ثم اختباره تجريبيًا. عند بناء نموذج ، فإننا نمنحه حتمًا خصائص فطرية ، وفي الوقت نفسه ، لمزيد من المرونة ، يجب أن نعتني بآليات ردود الفعل المشروطة التي يتم اكتسابها أو فقدها مع بعض الجمود. يشكل مجموعها منطق آلية التكيف. نظرًا لبساطة كل نموذج فردي والمعلومات الأولية المحدودة ، التي يتم تمثيلها غالبًا بسلسلة واحدة ، لا يمكن للمرء أن يتوقع أن يكون أي نموذج تكيفي مناسبًا للتنبؤ بأي سلسلة أو أي تغيرات سلوكية. النماذج التكيفيةمرنة بدرجة كافية ، ولكن لا يمكن الاعتماد على تعدد استخداماتها. لذلك ، عند إنشاء نماذج محددة وشرحها ، من الضروري مراعاة الأنماط الأكثر احتمالية لتطوير العملية الحقيقية ، وربط الخصائص الديناميكية للسلسلة بقدرات النموذج. من الضروري وضع تلك الخصائص التكيفية في النموذج والتي تكفي للنموذج لتتبع العملية الحقيقية بدقة معينة.

ومع ذلك ، لا يمكن للمرء أن يأمل في النجاح نموذج التكيف الذاتي، بشكل أكثر عمومية فيما يتعلق بالمتطلبات الضرورية لعكس هذه العملية ، لأن الزيادة في عدد المعلمات تجعل النظام شديد الحساسية ، ويؤدي إلى تراكمه وتدهور التوقعات التي تم الحصول عليها منه. وبالتالي ، عند بناء نموذج تكيفي ، يتعين على المرء أن يختار بين نموذج عام وآخر معين ، وأن يعطي الأفضلية للنموذج الذي يمكن من خلاله توقع أصغر خطأ في التنبؤ ، من خلال موازنة مزاياها وعيوبها. لذلك ، من الضروري أن يكون لديك مخزون معين من النماذج المتخصصة ، والمتنوعة في الهيكل والخصائص الوظيفية. لمقارنة البدائل الممكنة ، هناك حاجة إلى معيار المنفعة النموذجية. في حين أن مثل هذا المعيار مثير للجدل بشكل عام ، في حالة التنبؤ قصير الأجل ، فإن المعيار المقبول هو عادة المربع المتوسط ​​لخطأ التنبؤ. يتم الحكم على جودة النموذج أيضًا من خلال وجود ارتباط تلقائي في الأخطاء. في الأنظمة الأكثر تقدمًا ، تتم عملية التجربة والخطأ نتيجة لتحليل كل من التعديلات المتسلسلة في الوقت والتوازي (المتنافس) للنموذج.

التنبؤ بسعر الصرف على المدى القصير

تخلق المعلومات حول ديناميكيات أسعار الصرف انطباعًا بحركة فوضوية: تحل معدلات الهبوط والارتفاع محل بعضها البعض بترتيب عشوائي. حتى إذا كان هناك اتجاه على مدى فترة طويلة من الزمن ، على سبيل المثال ، للنمو ، فعندئذٍ على الرسم البياني يمكنك أن ترى بسهولة أن هذا الاتجاه يشق طريقه من خلال الحركات المعقدة. السلاسل الزمنية لسعر الصرف. يتغير اتجاه المسلسل طوال الوقت تحت تأثير قوى غير نظامية وغير معروفة في كثير من الأحيان. الكائن قيد الدراسة معرض بالكامل لعناصر السوق العالمية ، ولا توجد معلومات دقيقة حول الحركة المستقبلية لسعر الصرف. أنت بحاجة لعمل توقع. في نفس الوقت ، من الواضح أن توقع حتى علامة معدل النمو صعب جدا. يتم ذلك عادة من قبل الخبراء الذين يقومون بتحليل ظروف السوق الحالية ويحاولون أيضًا تحديد العوامل التي ترتبط بانتظام بحركة سعر الصرف (التحليل الأساسي). عند بناء نماذج رسمية ، يحاولون أيضًا تحديد مجموعة من العوامل المهمة وإنشاء نوع من المؤشرات على أساسها ، لكن لا الممارسين الخبراء ولا الأساليب الرسمية تعطي نتائج مستقرة جيدة حتى الآن. نعتقد أن هذا قد تم تفسيره ، أولاً وقبل كل شيء ، من خلال حقيقة أنه إذا كان هناك بالفعل أي دائرة من العوامل التي تؤثر على سعر الصرف بطريقة مستقرة ، فإن تأثيرها يتم إخفاءه بشكل موثوق من خلال عنصر عشوائي متراكب وإجراءات تحكم.

نتيجة لذلك ، يصعب عزل هذه العوامل وتأثيرها. لذلك ، من الضروري اعتبار التنبؤ قصير الأجل بسعر الصرف كمهمة حقيقية للتنبؤ بالحركة المتسقة لسلسلة زمنية معزولة ، والسبب الرئيسي لذلك هو السلوك الهائل للاعبين الماليين الصغار والكبار في الصرف الأجنبي. السوق ، الذي يجعل الجزء الأكبر من المعاملات المالية مع العملة. يمكن أن يعزى هذا النهج إلى بالطبع ، المشارك الوحيد في لعبة العملات هو حر في تغيير استراتيجيته بشكل تعسفي. ومع ذلك ، يمكن الافتراض أن سلوك الكتلة الكاملة للمشاركين من خلال نسبة العرض والطلب ، التي تؤثر على سعر الصرف ، له بعض المنطق السائد المحدد في الفترة الزمنية الحالية ، والذي يتضح من خلال قانون الأعداد الكبيرة . على سبيل المثال ، عندما ينخفض ​​سعر الصرف ، يمكنهم شرائه ، متوقعين المزيد من الارتفاع في المستقبل. ومثل هذا الطلب الهائل على العملة يؤدي حقًا إلى زيادة سعر صرفها. أو بالعكس ، إذا انخفضت الثقة بها بعد هبوط العملة وتوقع المزيد من الانخفاض في قيمتها ، عندئذ يسود العرض الشامل وينخفض ​​السعر إلى أقل من ذلك. لاحظ أنه مع مثل هذا النهج المبسط ، يمكن قراءة ديناميكيات السلاسل الزمنية على أنها سجل كرونولوجي للسلوك الجماعي للمشاركين في سوق العملات. هذا يجعل من الممكن ، عند بناء نموذج ، الانطلاق من السلسلة نفسها ، دون تضمين معلومات إضافية ، واستخدام جميع الحجج حول السلوك الجماعي للمشاركين في السوق فقط للتفسير النوعي. إذا كان من الممكن العثور على أنماط قصيرة المدى على الأقل في ديناميكيات السلسلة التي تتحقق باحتمالية تزيد عن 50٪ ، فإن هذا سيعطي سببًا للاعتماد على النجاح. بعد ذلك سيكون من الممكن تطبيق الأساليب الإحصائية للتنبؤ بالمعدلات ، والتقاط علاقات أكثر أو أقل استقرارًا للأحداث المتتالية في السلسلة الزمنية.

في هذه الحالة ، يتم طرح المهمة التالية. أولاً ، اكتشف قابلية التطبيق للتنبؤ قصير الأجل بأسعار الصرف لأي طرق إحصائية ، والغرض منها هو وصف الأحداث أو المواقف المتكررة التي تتميز بعلاقات مستقرة نسبيًا. ثانيًا ، إذا كانت الطرق الإحصائية قابلة للتطبيق لحل المشكلة ، فقم بتأسيس فئة واعدة ، وضح مميزاتهذه الأساليب ، وإيلاء اهتمام خاص لأبسطها. ثالثًا ، لإظهار النتائج العملية بالقدوة. وتجدر الإشارة إلى أنه تم دائمًا إيلاء الكثير من الاهتمام لقضايا التنبؤ بأسعار الصرف. من المنشورات المتعلقة بموضوع ذي صلة ، نشير ، على سبيل المثال ، إلى عمل K. ويوفر ببليوغرافيا واسعة النطاق. تخلص هذه الدراسة في الواقع إلى أنه إذا كان هناك أي سلسلة من هذا النوع ، فمن المرجح أنها موجودة بين زيادات المعدل المتجاورة. ومع ذلك ، فإن السؤال الذي يطرح نفسه هو ما إذا كنا نحاول توقع تقلبات عشوائية تمامًا في أسعار الصرف. الجواب على هذا السؤال في دراسة خاصة.

التنبؤ الحديث

لقد أثبتت نظرة جديدة لدور التنبؤ نفسها كعنصر لا غنى عنه في عملية صنع القرار. كانت النتيجة المنطقية لتعزيز دور التنبؤ هي زيادة متطلبات صحة وموثوقية تقديرات التنبؤ. ومع ذلك ، فإن مستوى امتثال جهاز التنبؤ الحديث لهذه المتطلبات الجديدة لا يزال منخفضًا للغاية. حتى استخدام النماذج التكيفية ، والتي يمكن تحقيقها كقاعدة عامة المستوى المطلوبكفاية في وصف العمليات المتوقعة ، يحل جزئيا فقط مشكلة زيادة الموثوقية. يولد الاقتصاد الحديث عمليات ذات ديناميكيات معقدة لدرجة أن تحديد أنماطه بواسطة جهاز التنبؤ الحديث غالبًا ما يتضح أنه مهمة غير قابلة للحل. يحتاج تحسين هذا الجهاز ، أولاً وقبل كل شيء ، إلى أفكار جديدة ومقاربات جديدة ، يمكن على أساسها تنفيذ آليات وطرق انعكاس الديناميكيات المتكونة تحت تأثير التأثيرات ، وإمكانية حدوثها في المستقبل غير موجود في بيانات الفترة التاريخية. هناك تناقض واضح ، والتغلب عليه سيسهم في تشكيل رؤية جديدة التنبؤ كانعكاس استباقي في بيئة احتماليةأفكار حول العملية قيد الدراسة في شكل مسار مبني على أساس الاتجاهات الموضوعية والتوقعات الذاتية.

في إطار التنبؤ الاقتصادي ، يتم تطوير نهج تكيفي في ثلاثة اتجاهات. أول واحد يركز بشكل أساسي على مضاعفاتالنماذج التنبؤية التكيفية. الفكرة من وراء الاتجاه الثاني هي تحسينآلية التكيف لنماذج التنبؤ. في الاتجاه الثالث ، يتم تنفيذ النهج مشاركةالمبادئ التكيفية وطرق التنبؤ الأخرى ، على وجه الخصوص ، نمذجة المحاكاة. تعمل أعمال V.V. دافنيس.

يتم تحديد تطور السوق ، ولكن العكس هو الصحيح أيضًا - يتم تحديد العوامل الأساسية من قبل السوق، بمعنى آخر. سلوك المشاركين في السوق وتقييماتهم وتوقعاتهم. في الوقت نفسه ، تعتمد القدرة على إعطاء تقييم صحيح لتطور أوضاع السوق على القدرة على توقع التوقعات السائدة للمشاركين في السوق ، وليس على القدرة على التنبؤ بالتغيرات في العالم الحقيقي. لذلك ، فإن الأفكار الخاصة بتطوير الجهاز الرياضي للتنبؤ لا تأخذ في الاعتبار بشكل كاف خصائص نشاط الأنظمة الاقتصادية ، مما يقلل من مستوى معقولية تقديرات التنبؤ حتى مع دقة الاستيفاء العالية. في الوقت نفسه ، تركز التوقعات المستندة فقط على المعلومات الذاتية على التنبؤ بالخصائص النوعية ، وبالتالي لا يمكن استخدامها إلا في حالات خاصة. وهذا يبرز مشكلة بناء التنبؤات على أساس مزيج من الاستقراء والتقديرات الذاتية. أجريت دراسات في هذا المجال ، إلا أن تحليل نتائج هذه الدراسات أظهر غلبة الطبيعة الإبداعية فيها ، مما يشير في الواقع إلى حوالي مبتدأتطوير مشكلة بناء تنبؤات مشتركة.

المؤلفات

1. Sobolev V.V. التعامل بالعملات في الأسواق المالية / Yuzh.-Ros. دولة تقنية. un-t (NPI). - نوفوتشركاسك ، 2009. - 442 ص.
2. Lukashin Yu. P. الطرق التكيفية للتنبؤ قصير المدى للسلاسل الزمنية: Proc. مخصص. - م: المالية والإحصاء 2003. - 416 ص.
3. Davnis V.V. ، Tinyakova V.I. النماذج التكيفية: التحليل والتنبؤ في النظم الاقتصادية. - فورونيج: دار فورونيج للنشر. دولة أون تا ، 2006. - 380 ص.
4. ميشكين و. النظرية الاقتصادية للنقود والمصارف والأسواق المالية: درس تعليميللجامعات / لكل. من الانجليزية. د. فينوغرادوف ، أد. أنا. دوروشينكو. - م: Aspect Press ، 1999. - 820 ص.
5. لوكاشين يو. حول إمكانية التنبؤ قصير الأجل لأسعار العملات باستخدام نماذج إحصائية بسيطة // نشرة جامعة موسكو الحكومية. -1990. - سر. 6. الاقتصاد. -رقم 1.- S. 75-84.
6. Sobolev V.V. الممولين / ساوث روس. دولة تقنية. un-t (NPI). - نوفوتشركاسك ، 2009. - 315 صفحة.
7. Soros J. Alchemy of Finance: مترجم من الإنجليزية. - م: "Infra-M" ، 1996. - 416 ص.

Fortrader جناح 11 ، الطابق الثاني ، منزل الصوت والرؤية ، شارع فرانسيس راشيل.فيكتوريا فيكتوريا ، ماهي ، سيشيل +7 10 248 2640568 1

في هذه المقالة ، على أمثلة محددة ، يتم النظر في طرق رياضية متنوعة للتنبؤ بمرور الوقت ، بما في ذلك الاستقراء البسيط ، والطرق القائمة على معدلات النمو ، والنمذجة الرياضية. يتضح أن اختيار الطريقة يعتمد على قاعدة التنبؤ - معلومات الفترة الزمنية السابقة.

التوقع

الإحصاء الحيوي

1. أفاناسييف في إن ، يوزباشيف م. تحليل السلاسل الزمنية والتنبؤ: كتاب مدرسي. - م: المالية والإحصاء ، 2001. - 228 ص.

2. بيتري أ ، سابين ك. الإحصاء المرئي في الطب. - م: GEOTAR-MED، 2003. - 144 ص.

3. Sadovnikova N.A.، Shmoylova R.A. تحليل السلاسل الزمنية والتنبؤ: كتاب مدرسي. - م: إد. مركز EAOI، 2001. - 67 ص.

عادة ، يُفهم التنبؤ على أنه عملية التنبؤ بالمستقبل بناءً على بعض البيانات من الماضي ، أي يتم دراسة تطور ظاهرة الاهتمام بالوقت. ثم تعتبر القيمة المتوقعة كدالة للوقت y = f (t). ومع ذلك ، يتم أخذ أنواع أخرى من التشخيص في الاعتبار أيضًا في الطب: يتم توقع التشخيص ، والقيمة التشخيصية لاختبار جديد ، والتغيير في عامل واحد تحت تأثير آخر ، وما إلى ذلك.

كان الغرض من المقالة هو تقديم طرق وأساليب التنبؤ المختلفة الاستخدام الصحيحفي الطب.

مواد وطرق البحث

تم أخذ طرق التنبؤ التالية في الاعتبار في المقالة: طرق الاستقراء البسيطة ، طريقة المتوسط ​​المتحرك ، طريقة التسوية الأسية ، متوسط ​​طريقة النمو المطلق ، متوسط ​​طريقة معدل النمو ، طرق التنبؤ القائمة على النماذج الرياضية.

نتائج البحث والمناقشة

كما لوحظ بالفعل ، تستند التوقعات إلى بعض المعلومات من الماضي (قاعدة التنبؤ). قبل اختيار طريقة التنبؤ ، من المفيد إجراء تقييم نوعي على الأقل لديناميكيات الكمية المدروسة في اللحظات السابقة من الزمن. توضح الرسوم البيانية المقدمة (الشكل 1) أنه يمكن أن يكون مختلفًا.

أرز. 1. أمثلة على ديناميكيات الكمية المدروسة

في الحالة الأولى (القطعة أ) ، لوحظ الاستقرار النسبي مع تقلبات طفيفة حول متوسط ​​القيمة. في الحالة الثانية (الرسم البياني B) ، تتزايد الديناميكيات خطيًا ، في الحالة الثالثة (الرسم البياني C) ، يكون الاعتماد على الوقت غير خطي وأسي. الحالة الرابعة (الرسم البياني D) هي مثال للتقلبات المعقدة التي لها عدة مكونات.

أكثر طرق التنبؤ قصيرة المدى شيوعًا (1-3 فترات زمنية) هي الاستقراء ، والتي تتمثل في تمديد الأنماط السابقة إلى المستقبل. يعتمد استخدام الاستقراء في التنبؤ على الافتراضات التالية:

يوصف تطور الظاهرة قيد الدراسة ككل بمنحنى سلس ؛

الاتجاه العام في تطور الظاهرة في الماضي والحاضر لن يخضع لتغييرات كبيرة في المستقبل.

الطريقة الأولى لطرق الاستقراء البسيطة هي طريقة المتوسط ​​التسلسلي. في هذه الطريقة ، يتم أخذ المستوى المتوقع للكمية قيد الدراسة مساويًا لمتوسط ​​قيمة مستويات سلسلة هذه الكمية في الماضي. تُستخدم هذه الطريقة إذا كان المستوى المتوسط ​​لا يميل إلى التغيير ، أو إذا كان هذا التغيير ضئيلًا (لا يوجد اتجاه واضح ، الشكل 1 ، الرسم البياني أ)

حيث yprog هو المستوى المتوقع للقيمة المدروسة ؛ yi - قيمة المستوى i ؛ ن - قاعدة التوقعات.

بمعنى ما ، يمكن تشبيه جزء السلسلة الزمنية التي تغطيها الملاحظة بعينة ، مما يعني أن التنبؤ الناتج سيكون انتقائيًا ، ويمكن تحديد فاصل ثقة له

أين هو الانحراف المعياري للسلسلة الزمنية ؛ اختبار tα -Student لمستوى معين من الأهمية وعدد درجات الحرية (n-1).

مثال. في الجدول. يوضح الشكل 1 بيانات السلسلة الزمنية y (t). احسب القيمة المتوقعة لـ y في الوقت t = 13 باستخدام طريقة السلسلة المتوسطة.

الجدول 1

بيانات السلاسل الزمنية y (t)

		(80+98+94+103)/4
		(80+98+94+103+84)/5
		(80+98+94+103+84+115)/6
		(80+98+94+103+84+115+98)/7
		(80+98+94+103+84+115+98+113)/8
		(80+98+94+103+84+115+98+113+114)/9
		(80+98+94+103+84+115+98+113+114+87)/10
		(80+98+94+103+84+115+98+113+114+87+107)/11
		(80+98+94+103+84+115+98+113+114+87+107+85)/12

السلسلة الأصلية والمتجانسة موضحة في الشكل. 2 ، ص الحساب - في الجدول. 2.

أرز. 2. سلسلة الأولي وسلس

الجدول 2

فاصل الثقة للتنبؤ في الوقت t = 13

طريقة المتوسط ​​المتحرك هي طريقة للتنبؤ على المدى القصير تعتمد على الإجراء الخاص بتسوية مستويات القيمة المدروسة (التصفية). في الغالب ، يتم استخدام مرشحات تنعيم خطية بفاصل م ، أي

.

فاصل الثقة

أين هو الانحراف المعياري للسلسلة الزمنية ؛ tα - اختبار الطالب لمستوى معين من الأهمية وعدد درجات الحرية (n-1).

مثال. في الجدول. 3 يوضح بيانات السلسلة الزمنية y (t). احسب القيمة المتوقعة y في الوقت t = 13 باستخدام طريقة المتوسط ​​المتحرك بفاصل تجانس m = 3.

السلسلة الأصلية والمتجانسة موضحة في الشكل. 3 ، ص الحساب - في الجدول. 4.

الجدول 3

بيانات السلاسل الزمنية y (t)

أرز. 3. سلسلة الأولي وسلس

الجدول 4

القيمة التنبؤية y

طريقة التجانس الأسي هي طريقة يتم فيها استخدام قيم المستويات السابقة ، المأخوذة بوزن معين ، في عملية تسوية كل مستوى. عندما تبتعد عن مستوى معين ، يقل وزن هذه الملاحظة. يتم تحديد القيمة المتجانسة للمستوى في الوقت t بواسطة الصيغة

حيث St هي القيمة المتجانسة الحالية ؛ yt - القيمة الحالية للسلسلة الأصلية ؛ St - 1 - القيمة المتجانسة السابقة ؛ α - معلمة التنعيم.

يتم أخذ S0 مساويًا للمتوسط ​​الحسابي للقيم القليلة الأولى من المتسلسلة.

لحساب α ، يتم اقتراح الصيغة التالية

لا يوجد إجماع على اختيار α ، ولم يتم حل مشكلة تحسين النموذج بعد. توصي بعض الأدبيات باختيار 0.1 α ≤ 0.3.

يتم احتساب التوقعات على النحو التالي

.

فاصل الثقة

الجدول 5

بيانات السلاسل الزمنية y (t)

		0.3 × 80 + (1-0.3) × 90.7
		0.3 × 98 + (1-0.3) × 87.5
		0.3 × 94 + (1-0.3) × 90.6
		0.3⋅103 + (1-0.3) × 91.6
		0.3 × 84 + (1-0.3) × 95
		0.3⋅115 + (1-0.3) × 91.7
		0.3 × 98 + (1-0.3) × 98.7
		0.3⋅113 + (1-0.3) × 98.5
		0,3⋅114+(1-0,3) ⋅102,8
		0.3 × 87 + (1-0.3) ⋅106.2
		0,3⋅107+(1-0,3) ⋅100,4
		0.3 × 85 + (1-0.3) ⋅102.4
		97.2 + 0.3 × (85-97.2)

السلسلة الأصلية والمتجانسة موضحة في الشكل. 4 ، ص الحساب - في الجدول. 6.

أرز. 4. سلسلة الأولي وسلس

الجدول 6

قيمة التنبؤ y في الوقت t = 11

طريقة التنبؤ التالية هي طريقة متوسط ​​النمو المطلق ، حيث يتغير المستوى المتوقع للكمية المدروسة وفقًا لمتوسط ​​النمو المطلق لهذه الكمية في الماضي. يتم تطبيق هذه الطريقة إذا الاتجاه العامخطي في الديناميات (للحالة الموضحة في الشكل 1 ، الرسم البياني B)

أين ؛ y0 - يتم تحديد المستوى الأساسي للاستقراء كمتوسط ​​للقيم القليلة الأخيرة من السلسلة الأصلية ؛ - متوسط ​​الزيادة المطلقة في مستويات السلسلة ؛ l هو عدد فترات التنبؤ.

يتم أخذ متوسط ​​قيمة القيم الأخيرة من السلسلة ، الحد الأقصى ثلاثة ، على أنه المستوى الأساسي.

الجدول 7

بيانات السلاسل الزمنية y (t)

				التنبؤ = y0 + Δl
			(60+75+70)/3=68,3
			(75+70+103)/3=82,7
			(70+103+100)/3=91
			(103+100+115)/3=106
			(100+115+125)/3=113,3
			(115+125+113)/3=117,7
			(125+113+138)/3=125,3
			(113+138+136)/3=129
			(138+136+145)/3=139,7
			(136+145+150)/3=143,7	143,7+8,2⋅1=151,9
				143,7+8,2⋅2=160,1
				143,7+8,2⋅3=168,3

السلسلة الأصلية والمتجانسة موضحة في الشكل. 5.

أرز. 5. سلسلة الأولية وسلس

طريقة متوسط ​​معدل النمو

يتغير المستوى المتوقع للكمية قيد الدراسة وفقًا لمتوسط ​​معدل النمو لهذه الكمية في الماضي. تُستخدم هذه الطريقة إذا كان الاتجاه العام في الديناميكيات يتميز بمنحنى أسي أو أسي (الشكل 1 ب)

أين هو متوسط ​​معدل النمو في الماضي ؛ l هو عدد فترات التنبؤ.

سيعتمد التقدير التنبئي على الاتجاه الذي ينحرف فيه المستوى الأساسي y0 عن الاتجاه الرئيسي (الاتجاه) ، لذلك يوصى بحساب y0 كمتوسط ​​للقيم القليلة الأخيرة من السلسلة.

الجدول 8

بيانات السلاسل الزمنية y (t)

				62,5⋅1,081 = 67,7
			(70/60)1/2 =1,08	65⋅1,081 = 70,2
		(65+70+68)/3=67,7	(68/60)1/3 =1,04	67,7⋅1,041 =70,5
		(70+68+82)/3=73,3	(82/60)1/4 =1,08	73,3⋅1,081 =79,3
		(68+82+80)/3=76,7	(80/60)1/5 =1,06	76,7⋅1,061 =81,2
		(82+80+95)/3=85,7	(95/60)1/6 =1,08	85,7⋅1,081 =92,5
		(80+95+113)/3=96	(113/60)1/7 =1,09	96⋅1,091 =105,1
		(95+113+135)/3=114,3	(135/60)1/8 =1,11	114,3⋅1,111 =126,5
		(113+135+140)/3=129,3	(140/60)1/9 =1,10	129,3⋅1,11 =142,1
		(135+140+168)/3=147,7	(168/60)1/10 =1,11	147,7⋅1,111 =163,7
		(140+168205)/3=171	(205/60)1/11 =1,12	171⋅1,121 =191,2
				171⋅1,122 =213,8
				171⋅1,123 =239,1

السلسلة الأصلية والمتجانسة موضحة في الشكل. 6.

أرز. 6. سلسلة الأولي وسلس

حتى الآن ، فإن أكثر طرق التنبؤ شيوعًا هي العثور على تعبير تحليلي (معادلة) للاتجاه. اتجاه الظاهرة المستقرأة هو الاتجاه الرئيسي للسلسلة الزمنية ، إلى حد ما خالية من التأثيرات العشوائية.

يتمثل تطوير التوقعات في تحديد نوع دالة الاستقراء y = f (t) ، والتي تعبر عن اعتماد القيمة المدروسة على الوقت بناءً على البيانات الأولية المرصودة. تتمثل الخطوة الأولى في اختيار النوع الأمثل للدالة الذي يقدم أفضل وصف للاتجاه. التبعيات الأكثر استخدامًا هي:

خطي.

مكافئ.

دالة أسية

يتم النظر في مشاكل إيجاد معاملات دالة خطية والتنبؤ المبني عليها في قسم الإحصاء "تحليل الانحدار". إذا كان شكل المنحنى الذي يصف الاتجاه غير خطي ، فإن مهمة تقدير الوظيفة y = f (t) تصبح أكثر تعقيدًا ، وفي هذه الحالة من الضروري إشراك الإحصائيين الحيوي في التحليل واستخدام برامج الكمبيوتر للإحصاء معالجة البيانات.

في معظم الحالات الواقعية ، تكون السلسلة الزمنية منحنى معقدًا يمكن تمثيله كمجموع أو منتج للاتجاه والمكونات الموسمية والدورية والعشوائية.

الاتجاه هو تغيير سلس في العملية بمرور الوقت ويرجع ذلك إلى تأثير العوامل طويلة الأجل. يرتبط التأثير الموسمي بوجود عوامل تعمل بتواتر محدد مسبقًا (على سبيل المثال ، الفصول ، دورات القمر). يصف المكون الدوري فترات طويلة من الارتفاع والهبوط النسبي ويتكون من دورات متغيرة المدة والسعة (على سبيل المثال ، بعض الأوبئة لها طبيعة دورية طويلة). يعكس المكون العشوائي للسلسلة تأثير العديد من العوامل العشوائية ويمكن أن يكون له هيكل متنوع.

خاتمة

إن طرق الاستقراء البسيط ، وطريقة المتوسطات المتحركة ، وطريقة التسوية الأسية هي الأبسط ، وفي نفس الوقت الأكثر تقريبية - يمكن ملاحظة ذلك من خلال فترات الثقة الواسعة في الأمثلة المقدمة. لوحظ خطأ كبير في التنبؤ في حالة التقلبات القوية في المستوى. وتجدر الإشارة إلى أنه من غير القانوني استخدام هذه الأساليب إذا كان هناك اتجاه صاعد (أو هبوطي) واضح في السلسلة الزمنية الأولية. ومع ذلك ، بالنسبة للتنبؤات قصيرة الأجل ، فإن استخدامها له ما يبرره.

إن تحليل جميع مكونات السلاسل الزمنية والتنبؤ المبني عليها ليس بالمهمة التافهة ، فهو يعتبر في قسم الإحصاء "تحليل السلاسل الزمنية" ويتطلب تدريبًا خاصًا.

رابط ببليوغرافي

Koichubekov B.K. ، Sorokina MA ، مخيتاريان K.E. الطرق الرياضية للتنبؤ في الطب // نجاحات العلوم الطبيعية الحديثة. - 2014. - رقم 4. - ص 29-36 ؛
URL: http://natural-sciences.ru/ru/article/view؟id=33316 (تاريخ الوصول: 03/30/2019). نلفت انتباهكم إلى المجلات التي تصدرها دار النشر "أكاديمية التاريخ الطبيعي".

نشر على http://www.allbest.ru/

يخطط

مقدمة

1. جوهر وتصنيف طرق التنبؤ الاقتصادي والرياضي

1.1 الطرق الأساسية للتنبؤ الاقتصادي والرياضي

1.2 الأفكار الرئيسية لتقنية سيناريو تنبؤات الخبراء

2. تطبيق تقنيات المعلومات في التنبؤ الاقتصادي والرياضي

خاتمة

قائمة الأدب المستخدم

مقدمة

تميز النظام الاقتصادي في بلادنا ، الذي تبلور مع نهاية الثمانينيات ، بارتفاع نسبي في كثافة المواد ورأس المال للإنتاج ، وانخفاض معدلات التقدم العلمي والتكنولوجي ، واختلال كبير في الاقتصاد. وكان لابد من حل المشاكل التي نشأت فيما يتعلق بانخفاض إنتاجية العمالة ، والتخلف التقني والتكنولوجي ، والتدهور البيئي ، وانخفاض مستويات الإنتاج الصناعي والاختلالات الهيكلية عن طريق الإصلاحات الاقتصادية.

خلال عدة سنوات من الإصلاحات الاقتصادية ، لم يتم حل سوى عدد من المهام التكتيكية ، على وجه الخصوص ، لتحقيق تحسن في النسبة بين الطلب على النقود من السكان وتوريد السلع الاستهلاكية. لكن هذا لم يتحقق من خلال زيادة ناتج الأخير ، ولكن عن طريق تقليل الدخل الحقيقي للجزء الأكبر من السكان.

الوضع الاجتماعي والاقتصادي الحالي الاتحاد الروسيتتميز بأزمة هيكلية حادة أدت إلى انخفاض حاد في مستويات المعيشة. تتجلى هذه الأزمة ، من بين أمور أخرى ، في انخفاض إنتاج السلع الصناعية والاستهلاكية ، وفي عدد من الحالات ، في إنهاء الإنتاج والأنشطة الاقتصادية للمؤسسات الصناعية. نتيجة للوضع الحالي - انخفاض في الإنفاق على الاحتياجات الاجتماعية. ومن الجوانب المهمة الأخرى للوضع المتأزم فقدان الأسواق الإقليمية والمحلية ليس فقط للمنتجات الخاصة بالمنتجين المحليين.

إن الانخفاض في الإنتاج المحلي ، بالطبع ، يحدد مسبقًا الحاجة إلى استيراد واسع للسلع الصناعية ، وخاصة السلع الاستهلاكية ، على وجه الخصوص ، عنصر مهم مثل الغذاء. بدوره ، يتطلب التوسع في الواردات تحفيز الصادرات من أجل شراء العملات الأجنبية. لكن منذ ذلك الحين الأسواق الدوليةالمنتجات المحلية ليس لها منفذ حاليًا (لأسباب مختلفة - الجودة المنخفضة ، والافتقار إلى القدرة التنافسية ، وما إلى ذلك) ، ثم يتم تصدير المواد الخام - النفط والغاز والخامات والخشب ، والتي لها تأثير سلبي للغاية على الحالة العامة لاقتصاد البلاد .

لا يمكن حل المشاكل التي نشأت حتى لو تباطأت وتيرة العملية التضخمية. علاوة على ذلك ، فإن الاستثمار في الأسهم الصغيرة في العديد من فروع الإنتاج الصناعي غير فعال على الإطلاق في غياب التخطيط والتنبؤ الواضح والحقيقي للعمليات الاقتصادية.

تعتمد فعالية البحوث والتنبؤات الاقتصادية في الوقت الحاضر إلى حد كبير على مدى انعكاسها بشكل كامل ودقيق للسمات المميزة للعمليات الاقتصادية. في الوقت نفسه ، فإن المؤشرات التي تميز الزيادة في التعقيد والسرعة وعدم اليقين والعدد المحتمل للبدائل لتنفيذ العمليات الاقتصادية لها التأثير الأكثر أهمية على موثوقية وموثوقية البحث.

إعداد واتخاذ القرارات الإدارية المرحلة الحاليةتمثل درجة عالية من التغيير الديناميكي في العمليات الاقتصادية ، وزيادة تعقيدها بشكل حاد ، وعدم تحديدها وعدم خطيتها. في الوقت نفسه ، عند تطوير الخيارات التنبؤية لتطوير العمليات الاقتصادية ، من الضروري مراعاة التعقيد والاتساق والطبيعة المتعددة العوامل والمتغيرات لتطويرها الإضافي.

الغرض من العمل هو دراسة جوهر وتصنيف وأدوات الأساليب الاقتصادية والرياضية للتنبؤ.

1) دراسة جوهر وتصنيف طرق التنبؤ الاقتصادي والرياضي

2) النظر في استخدام تكنولوجيا المعلومات في التنبؤ الاقتصادي والرياضي

1. الجوهر وتصنيف الأساليبالاقتصادية والرياضيةالتوقع

1.1 الطرق الأساسية للتنبؤ الاقتصادي والرياضي

دعونا نفكر بإيجاز في طرق مختلفة للتنبؤ (التنبؤ والاستقراء) المستخدمة في المجال الاجتماعي والاقتصادي. للتنبؤ ، هناك رقم ضخمالمنشورات. كجزء من الاقتصاد القياسي ، هناك تخصص علمي وتعليمي "طرق التنبؤ الرياضية". والغرض منه هو تطوير ودراسة وتطبيق الأساليب الرياضية الحديثة للاقتصاد القياسي (على وجه الخصوص ، الإحصائي ، الخبراء ، مجتمعة) للتنبؤ بالظواهر والعمليات الاجتماعية والاقتصادية ، ويجب وضع الطرق إلى مستوى يسمح باستخدامها في الأنشطة العملية لاقتصادي ومهندس ومدير.

تشمل الأهداف الرئيسية لهذا التخصص تطوير ودراسة وتطبيق أساليب التنبؤ الرياضي والإحصائي الحديثة (بما في ذلك أساليب المربعات الصغرى غير المعلمية مع تقدير دقة التنبؤ ، والطرق التكيفية ، وطرق الانحدار الذاتي ، وما إلى ذلك) ، وتطوير نظرية وممارسة التنبؤ الخبير الطرق ، بما في ذلك طرق تحليل تقديرات الخبراء المستندة إلى إحصاءات البيانات غير الرقمية ، وطرق التنبؤ في ظل ظروف الخطر وطرق التنبؤ المجمعة باستخدام نماذج اقتصادية-رياضية ونماذج اقتصادية قياسية (إحصائية وخبيرة) بشكل مشترك. الأساس النظري لأساليب التنبؤ هو التخصصات الرياضية (في المقام الأول نظرية الاحتمالات والإحصاء الرياضي ، والرياضيات المنفصلة ، وبحوث العمليات) ، وكذلك النظرية الاقتصادية ، والإحصاءات الاقتصادية ، والإدارة ، وعلم الاجتماع ، والعلوم السياسية وغيرها من العلوم الاجتماعية والاقتصادية.

كما هو مقبول بشكل عام منذ أيام مؤسس الإدارة العلمية ، هنري فايول ، يعد التنبؤ والتخطيط أساس عمل المدير. جوهر التنبؤ الاقتصادي القياسي هو وصف وتحليل التطور المستقبلي ، على عكس التخطيط ، حيث يتم تعيين الحركة المستقبلية بطريقة توجيهية. على سبيل المثال ، قد يكون استنتاج المتنبئ أنه في غضون ساعة لا يمكننا السير أكثر من 5 كيلومترات من النقطة A ، وإشارة المخطط إلى أننا في غضون ساعة نحتاج إلى أن نكون عند النقطة B. فمن الواضح أنه إذا كانت المسافة بين A و ب- لا تزيد عن 5 كم فالخطة حقيقية (مجدية) ، وإذا كانت أكثر من 10 كم فلا يمكن تنفيذها في ظل الظروف المحددة. من الضروري إما التخلي عن الخطة غير الواقعية ، أو التحول إلى شروط أخرى لتنفيذها ، على سبيل المثال ، التحرك ليس سيرًا على الأقدام ، بل بالسيارة. يوضح المثال المدروس إمكانيات وقيود طرق التنبؤ. وبالتحديد ، يمكن تطبيق هذه الأساليب بنجاح بشرط بعض الاستقرار في تطور الوضع والفشل مع التغييرات المفاجئة.

أحد تطبيقات طرق التنبؤ هو تحديد الحاجة إلى التغييرات من خلال "الاختزال إلى اللامعقول". على سبيل المثال ، إذا تضاعف عدد سكان الأرض كل 50 عامًا ، فليس من الصعب حساب عدد السنوات اللاحقة التي سيكون هناك 10000 شخص لكل متر مربع من سطح الأرض. من هذا التنبؤ يترتب على أن أنماط النمو السكاني يجب أن تتغير.

إن حساب الاتجاهات غير المرغوب فيها التي تم تحديدها في سياق التنبؤ يجعل من الممكن اتخاذ التدابير اللازمة لمنعها ، وبالتالي إعاقة تنفيذ التوقعات.

هناك أيضًا تنبؤات تحقق ذاتها. على سبيل المثال ، إذا توقع برنامج تلفزيوني مسائي الإفلاس الوشيك لبنك معين ، ففي الصباح سيرغب العديد من المودعين في هذا البنك في استلام أموالهم ، وسيتجمع حشد عند مدخل البنك ، وستضطر العمليات المصرفية إلى يتم إيقافه. يصف الصحفيون هذا الوضع بعبارة: "انفجار البنك". عادة ، يكفي لهذا أنه في لحظة "مثالية" (للبنك) ، يرغب المودعون في سحب حصة كبيرة (على سبيل المثال ، 30٪) من الأموال من حسابات الودائع.

التنبؤ هو نوع معين من النمذجة كأساس للمعرفة والتحكم.

دور التنبؤ في إدارة بلد أو صناعة أو منطقة أو مؤسسة واضح. من الضروري مراعاة عوامل STEP (الاجتماعية والتكنولوجية والاقتصادية والسياسية) ، وعوامل البيئة التنافسية والتقدم العلمي والتكنولوجي ، وكذلك التنبؤ بتكاليف ودخل الشركات والمجتمع ككل (وفقًا لـ دورة حياة المنتجات - في الوقت المناسب وفي 11 مرحلة وفقًا للمعيار الدولي ISO 9004). ترتبط مشاكل التنفيذ والاستخدام العملي للطرق الرياضية للتنبؤ الاقتصادي القياسي في المقام الأول بالافتقار إلى خبرة واسعة بما فيه الكفاية لمثل هذه الدراسات في بلدنا ، حيث تم إعطاء التخطيط لعقود الأولوية على التنبؤ.

طرق التنبؤ الإحصائي. تعتمد أبسط الطرق لاستعادة التبعيات المستخدمة للتنبؤ على سلسلة زمنية معينة ، أي دالة محددة بعدد محدود من النقاط على محور الوقت. في هذه الحالة ، غالبًا ما يتم النظر في السلاسل الزمنية في إطار نموذج احتمالي ، يتم إدخال عوامل أخرى (متغيرات مستقلة) ، بالإضافة إلى الوقت ، على سبيل المثال ، مقدار المعروض النقدي (إجمالي M2). يمكن أن تكون السلاسل الزمنية متعددة الأبعاد ، أي قد يكون عدد الاستجابات (المتغيرات التابعة) أكثر من واحد. المهام الرئيسية التي يتعين حلها هي الاستيفاء والاستقراء. تم تطوير طريقة المربعات الصغرى في أبسط الحالات (دالة خطية لعامل واحد) بواسطة K.Gauss منذ أكثر من قرنين ، في 1794-1795. قد تكون التحولات الأولية للمتغيرات مفيدة.

تراكمت الخبرة في التنبؤ بمؤشر التضخم وتكلفة سلة المستهلك في معهد التقنيات الإحصائية العالية والاقتصاد القياسي. في الوقت نفسه ، اتضح أنه من المفيد تحويل (لوغاريتم) متغير - مؤشر التضخم الحالي. بشكل مميز ، في ظل ظروف مستقرة ، كانت دقة التنبؤ مرضية تمامًا - 10-15 ٪. ومع ذلك ، فإن الزيادة الكبيرة في مستوى الأسعار المتوقع لخريف عام 1996 لم تتحقق. الحقيقة هي أن قيادة الدولة قد تحولت إلى استراتيجية للحد من نمو أسعار المستهلك من خلال عدم دفع الأجور والمعاشات بشكل كبير. لقد تغيرت الظروف - واتضح أن التوقعات الإحصائية غير صالحة للاستعمال. كما تجلى تأثير قرارات قيادة موسكو في حقيقة أنه في نوفمبر 1995 (قبل الانتخابات البرلمانية) انخفضت الأسعار في موسكو بمتوسط ​​9.5٪ ، على الرغم من أن شهر نوفمبر يتميز عادة بارتفاع أسرع في الأسعار مقارنة بغيره. أشهر السنة ، ما عدا ديسمبر ويناير.

الطريقة الأكثر شيوعًا هي طريقة المربعات الصغرى مع عدة عوامل. تعتبر طريقة الوحدات النمطية الصغرى وطرق الاستقراء الأخرى أقل شيوعًا ، على الرغم من أن خصائصها الإحصائية غالبًا ما تكون أفضل. دور كبيريلعب التقليد والمستوى العام المنخفض للمعرفة حول الأساليب الاقتصادية القياسية للتنبؤ دورًا.

يعد تقييم دقة التنبؤ جزءًا ضروريًا من إجراء التنبؤ المؤهل. في هذه الحالة ، عادةً ما تُستخدم نماذج استرداد الاعتماد الإحصائي الاحتمالي ، على سبيل المثال ، يقومون ببناء أفضل تنبؤ باستخدام طريقة الاحتمالية القصوى. تم تطوير تقديرات حدودية (تعتمد عادةً على نموذج الأخطاء العادية) وتقديرات غير بارامترية لدقة التنبؤ وحدود الثقة الخاصة بها (بناءً على نظرية الحدود المركزية لنظرية الاحتمالات). وبالتالي ، فقد اقترحنا ودرسنا طرق تقدير الثقة لنقطة التداخل (الاجتماع) لسلسلتين زمنيتين وتطبيقهما لتقييم ديناميكيات المستوى التقني لمنتجاتنا ومنتجات المنافسين المعروضة في السوق العالمية.

تُستخدم أيضًا تقنيات الكشف عن مجريات الأمور التي لا تستند إلى أي نظرية: طريقة المتوسطات المتحركة ، طريقة التنعيم الأسي.

تتيح لك طرق التنبؤ التكيفية تصحيح التنبؤات بسرعة عند ظهور نقاط جديدة. نحن نتحدث عن الطرق التكيفية لتقدير معلمات النموذج والطرق التكيفية للتقدير اللامعلمي. لاحظ أنه مع تطور القوة الحاسوبية لأجهزة الكمبيوتر ، فإن مشكلة تقليل كمية الحساب تفقد أهميتها.

يعد الانحدار متعدد المتغيرات ، بما في ذلك استخدام تقديرات كثافة التوزيع اللامعلمية ، أداة التنبؤ الاقتصادي القياسي الرئيسية حاليًا. نؤكد أنه ليس من الضروري استخدام الافتراض غير الواقعي حول الحالة الطبيعية لأخطاء القياس والانحرافات عن خط الانحدار (السطح). ومع ذلك ، للتخلي عن افتراض الحالة الطبيعية ، من الضروري الاعتماد على جهاز رياضي مختلف يعتمد على نظرية الحد المركزي متعدد الأبعاد لنظرية الاحتمالات وتكنولوجيا الاقتصاد القياسي للخطية. يسمح لك بإجراء تقدير النقطة والفاصل الزمني للمعلمات ، والتحقق من أهمية اختلافها من 0 في صيغة غير معلمية ، وبناء حدود الثقة للتنبؤ.

مشكلة التحقق من كفاية النموذج ، وكذلك مشكلة اختيار العوامل ، مهمة جدا. والحقيقة هي أن القائمة المسبقة للعوامل التي تؤثر على الاستجابة تكون في العادة واسعة للغاية ، ومن المستحسن تقليلها ، وهناك مساحة كبيرة من البحث الاقتصادي القياسي الحديث مكرسة لطرق اختيار "مجموعة إعلامية من الميزات". ومع ذلك ، لم يتم حل هذه المشكلة بشكل نهائي بعد. تظهر تأثيرات غير عادية. وبالتالي ، فقد ثبت أن التقديرات شائعة الاستخدام لدرجة كثيرة الحدود لها توزيع هندسي. تعتبر الطرق غير المعلمية لتقدير كثافة الاحتمال وتطبيقها لاستعادة اعتماد الانحدار لشكل تعسفي واعدة. يتم الحصول على البيانات الأكثر عمومية في هذا المجال باستخدام مناهج إحصائيات البيانات غير الرقمية.

تشمل طرق التنبؤ الإحصائي الحديثة أيضًا نماذج الانحدار الذاتي ، ونموذج Box-Jenkins ، وأنظمة المعادلات الاقتصادية القياسية القائمة على كل من النهج البارامترية وغير البارامترية.

لإثبات إمكانية تطبيق نتائج مقاربة لأحجام عينات محدودة (تسمى "صغيرة") ، فإن التقنيات الإحصائية الحاسوبية مفيدة. كما أنها تسمح لك ببناء نماذج محاكاة مختلفة. لاحظ فائدة طرق انتشار البيانات (طرق التمهيد). تجمع أنظمة التنبؤ الحاسوبية المكثفة بين طرق التنبؤ المختلفة داخل محطة عمل واحدة للتنبؤ.

التنبؤ المستند إلى البيانات غير الرقمية ، على وجه الخصوص ، التنبؤ بالسمات النوعية بناءً على نتائج إحصائيات البيانات غير الرقمية. يعد تحليل الانحدار المبني على بيانات الفاصل الزمني واعدًا جدًا للتنبؤ ، بما في ذلك ، على وجه الخصوص ، تحديد وحساب الملاحظة وحجم العينة المنطقي ، فضلاً عن تحليل الانحدار للبيانات الغامضة. إن الصياغة العامة لتحليل الانحدار في إطار إحصاءات البيانات غير الرقمية وحالاتها الخاصة - تحليل التباين والتحليل التمييزي (التعرف على الأنماط مع المعلم) ، وإعطاء نهج موحد للطرق المختلفة رسميًا ، مفيد في تنفيذ البرنامج أساليب التنبؤ الإحصائي الحديثة.

طرق التنبؤ الخبراء. الحاجة والفهم العام لتطبيق أساليب التنبؤ الخبيرة في صنع القرار على مستويات الإدارة المختلفة - على مستوى الدولة أو الصناعة أو المنطقة أو المؤسسة. نلاحظ الأهمية العملية الكبيرة للخبرة في مقارنة واختيار المشاريع الاستثمارية والمبتكرة ، في إدارة المشاريع ، والمراجعات البيئية. تمت مناقشة أدوار صانعي القرار (DM) والمتخصصين (الخبراء) في إجراءات صنع القرار ومعايير صنع القرار ومكانة تقييمات الخبراء في إجراءات اتخاذ القرار أعلاه. كأمثلة على إجراءات الخبراء المحددة المستخدمة على نطاق واسع في التنبؤ ، نشير إلى طريقة دلفي وطريقة السيناريو. بناءً عليها ، يتم تشكيل إجراءات محددة للتحضير واتخاذ القرارات باستخدام طرق تقييم الخبراء ، على سبيل المثال ، إجراءات توزيع تمويل البحث (بناءً على الدرجات أو المقارنات المزدوجة) ، وتحليل الجدوى ، وأبحاث التسويق المكتبي (على عكس الانتقائي "الميداني" البحث) والتقييم والمقارنة واختيار المشاريع الاستثمارية.

فيما يتعلق بمهام التنبؤ ، دعونا نتذكر بعض جوانب التخطيط وتنظيم دراسة الخبراء. يجب تشكيل مجموعة عمل ولجنة خبراء. المراحل المهمة للغاية هي تشكيل أهداف دراسة الخبراء (جمع المعلومات لصانع القرار و / أو إعداد مشروع قرار لصانع القرار ، إلخ) وتشكيل لجنة الخبراء (طرق قوائم (السجلات) ، "كرة الثلج" ، التقييم الذاتي ، التقييم المتبادل) مع حل أولي للمشكلة تفضيلات مسبقة للخبراء. خيارات مختلفة لتنظيم دراسة الخبراء ، تختلف في عدد الجولات (واحدة ، عدة ، غير ثابتة) ، ترتيب إشراك الخبراء (في وقت واحد ، بالتتابع) ، طريقة أخذ الآراء في الاعتبار (مع الأوزان ، بدون أوزان) ، يسمح لك تنظيم الاتصال بين الخبراء (بدون اتصال ، وغيابيًا ، والقيود وجهًا لوجه ("العصف الذهني") أو بدون قيود) بمراعاة تفاصيل دراسة خبراء معينة. الدعم الحاسوبي لأنشطة الخبراء والفريق العامل ، شؤون اقتصاديةإجراء مراجعة الأقران أمر ضروري لإجراء مراجعة الأقران بنجاح.

يمكن الحصول على تقييمات الخبراء في أشكال رياضية مختلفة. الأكثر شيوعًا هي العلامات الكمية أو النوعية (الترتيبية ، الاسمية) ، العلاقات الثنائية (الترتيب ، الأقسام ، التفاوتات) ، الفترات ، المجموعات الغامضة ، نتائج المقارنات المزدوجة ، النصوص ، إلخ. المفاهيم الأساسية لنظرية القياس (التمثيلية): الأنواع الأساسية المقاييس والتحولات المقبولة والاستنتاجات المناسبة وما إلى ذلك - مهمة فيما يتعلق بتقييم الخبراء. من الضروري استخدام متوسط ​​القيم المقابلة لمقاييس القياس الرئيسية. فيما يتعلق بأنواع التصنيفات المختلفة ، فإن النظرية التمثيلية للقياسات تجعل من الممكن تحديد درجة كفايتها في حالة الإنذار ، لاقتراح أكثرها فائدة لأغراض التنبؤ.

على سبيل المثال ، أظهر تحليل تصنيفات السياسيين من حيث تأثيرهم ، والذي نشرته إحدى الصحف الوطنية المعروفة ، أنه نظرًا لعدم كفاية الجهاز الرياضي المستخدم ، قد يكون للمكان العشرة الأولى فقط علاقة ما بالواقع. (لا تتغير عند التبديل إلى طريقة أخرى لتحليل البيانات). أي لا تعتمد على ذاتية أعضاء الفريق العامل) ، والباقي "ضجيج المعلومات" ، ومحاولات الاعتماد عليهم في التحليل التنبئي يمكن فقط يؤدي إلى أخطاء. أما بالنسبة للقسم الأولي من تصنيف هذه الصحيفة ، فيمكن أيضًا التشكيك فيه ، ولكن لأسباب أعمق ، على سبيل المثال ، تتعلق بتكوين لجنة الخبراء.

الإجراءات الرئيسية لمعالجة تقييمات الخبراء التنبؤية هي فحص الاتساق ، وتحليل الكتلة وإيجاد رأي المجموعة.

يتم التحقق من اتساق آراء الخبراء ، التي يتم التعبير عنها من خلال التصنيفات ، باستخدام معاملات ارتباط رتبة كيندال وسبيرمان ، ومعامل توافق رتبة كيندال وبابينجتون سميث. تم استخدام النماذج البارامترية للمقارنات المزدوجة - Thurstone و Bradley-Terry-Lews - والنماذج غير المعيارية لنظرية Lucians (حول Lucians).

في حالة عدم وجود تناسق ، يتم تقسيم آراء الخبراء إلى مجموعات متشابهة من خلال طريقة الجار الأقرب أو طرق أخرى لتحليل المجموعات (الإنشاء التلقائي للتصنيفات ، والتعرف على الأنماط بدون معلم). يتم تصنيف Lucians على أساس نموذج إحصائي احتمالي.

يتم استخدام طرق مختلفة لبناء الرأي النهائي للجنة الخبراء. تتميز طريقة الرتب المتوسطة ببساطتها. مكّنت النمذجة الحاسوبية من إنشاء عدد من خصائص الوسيط Kemeny ، والذي غالبًا ما يوصى باستخدامه باعتباره الرأي النهائي (العام ، المتوسط) للجنة الخبراء. يكون تفسير قانون الأعداد الكبيرة للبيانات غير العددية من حيث نظرية مسح الخبراء كما يلي: الرأي النهائي مستقر ، أي تتغير قليلاً مع تغيير في تكوين لجنة الخبراء ، ومع زيادة عدد الخبراء ، فإنها تقترب من "الحقيقة". في الوقت نفسه ، وفقًا للنهج المقبول ، يُفترض أن إجابات الخبراء يمكن اعتبارها نتائج قياس مع أخطاء ، وكلها عناصر عشوائية موزعة بشكل متماثل ومستقلة ، وتقل احتمالية قبول قيمة معينة مع المسافة من بعض المركز - "الحقيقة" ، والعدد الإجمالي للخبراء يكفي كبير.

مشاكل تطبيق طرق التنبؤ في ظل ظروف الخطر. هناك العديد من الأمثلة على المواقف المرتبطة بالمخاطر الاجتماعية والتكنولوجية والاقتصادية والسياسية والبيئية وغيرها. في مثل هذه الحالات يكون التنبؤ ضروريًا عادةً. معروف أنواع مختلفةالمعايير المستخدمة في نظرية اتخاذ القرار في ظل ظروف عدم اليقين (المخاطر). نظرًا لعدم اتساق القرارات التي تم الحصول عليها وفقًا لمعايير مختلفة ، فإن الحاجة إلى تطبيق تقييمات الخبراء واضحة.

في مهام التنبؤ المحددة ، من الضروري تصنيف المخاطر ، وتحديد مهمة تقييم مخاطر معينة ، وتنفيذ هيكلة المخاطر ، على وجه الخصوص ، بناء أشجار السبب (مصطلحات أخرى ، أشجار الفشل) وأشجار النتائج (أشجار الأحداث). المهمة المركزية هي بناء مجموعة ومؤشرات معممة ، على سبيل المثال ، مؤشرات التنافسية والجودة. يجب أن تؤخذ المخاطر في الاعتبار عند التنبؤ بالعواقب الاقتصادية للقرارات المتخذة ، وسلوك المستهلك والبيئة التنافسية ، والظروف الاقتصادية الخارجية والتنمية الاقتصادية الكلية لروسيا ، والحالة البيئية للبيئة ، وسلامة التقنيات ، والمخاطر البيئية للصناعة و المرافق الاخرى. طريقة السيناريو لا غنى عنها فيما يتعلق بتحليل النتائج الفنية والاقتصادية والاجتماعية للحوادث.

هناك بعض الخصوصية في تطبيق طرق التنبؤ في المواقف المرتبطة بالمخاطر. دور دالة الخسارة وطرق تقديرها كبير ، بما في ذلك من الناحية الاقتصادية. في مناطق محددة ، يتم استخدام تحليل الأمان الاحتمالي (لـ الطاقة النووية) وطرق خاصة أخرى.

تقنيات الكمبيوتر الحديثة للتنبؤ. تعتبر طرق التنبؤ التفاعلية باستخدام قواعد بيانات الاقتصاد القياسي وقواعد بيانات المحاكاة (بما في ذلك تلك القائمة على طريقة مونت كارلو ، أي طريقة الاختبارات الإحصائية) والنماذج الديناميكية الاقتصادية والرياضية التي تجمع بين الكتل الخبيرة والإحصائية والنمذجة واعدة. دعنا ننتبه إلى أوجه التشابه والاختلاف بين طرق تقييم الخبراء والأنظمة الخبيرة. يمكننا القول أن النظام الخبير يصوغ سلوك الخبير من خلال إضفاء الطابع الرسمي على معرفته باستخدام تقنية خاصة. لكن حدس "الخبير الحي" لا يمكن وضعه في جهاز الكمبيوتر ، وعندما يتم إضفاء الطابع الرسمي على آراء الخبير (في الواقع ، أثناء استجوابه) ، إلى جانب صقل بعض أفكاره ، يصبح البعض الآخر فظًا. بعبارة أخرى ، عند استخدام تقييمات الخبراء ، فإنهم يتجهون مباشرة إلى خبرة وحدس المتخصصين المؤهلين تأهيلا عاليا ، وعند استخدام أنظمة خبيرة ، فإنهم يتعاملون مع خوارزميات الكمبيوتر للحسابات والاستنتاجات ، والتي كان إنشاءها في يوم من الأيام يشارك الخبراء كخبراء. مصدر البيانات والاستنتاجات القياسية.

دعونا ننتبه إلى إمكانية استخدام وظائف الإنتاج في التنبؤ ، والتي تصف إحصائيًا العلاقة بين المخرجات وعوامل الإنتاج ، إلى طرق مختلفة لمراعاة التقدم العلمي والتكنولوجي ، على وجه الخصوص ، بناءً على تحليل الاتجاه وبمساعدة تحديد الخبراء لنقاط النمو. تتوفر أمثلة على التنبؤات الاقتصادية بجميع أنواعها في الأدبيات. حتى الآن ، تم تطوير أنظمة الكمبيوتر وأدوات البرمجيات لطرق التنبؤ المشتركة.

التوقعات الرياضية الاقتصادية المعلوماتية

1. 2 الأفكار الرئيسية لتقنية سيناريو تنبؤات الخبراء

كما ذكرنا سابقًا ، لا يمكن للتنبؤ الاجتماعي والاقتصادي ، مثل أي تنبؤ بشكل عام ، أن يكون ناجحًا إلا في ظل بعض الاستقرار في الظروف. ومع ذلك ، فإن قرارات السلطات والأفراد وغيرها من الأحداث تغير الظروف ، وتتطور الأحداث بطريقة مختلفة عما كان متوقعًا في السابق. من الناحية الموضوعية ، هناك نقاط اختيار (حصائر) ، وبعد ذلك يمكن للتطوير الذي يدرسه المتنبئون أن يسير على طول أحد المسارات العديدة الممكنة (تسمى هذه المسارات عادةً بالسيناريوهات). يمكن الاختيار على مراحل مختلفة- شخص معين (التحول إلى وظيفة أخرى أو إقامة) ، مدير (إنتاج علامة تجارية أو أخرى من المنتجات) ، منافسين (تعاون أو صراع) ، هياكل السلطة (اختيار نظام ضريبي معين) ، سكان البلد (اختيار الرئيس) ، "المجتمع الدولي" (فرض أو عدم فرض عقوبات على روسيا).

تأمل في مثال. من الواضح تمامًا أنه بعد الجولة الأولى من الانتخابات الرئاسية في عام 1996 ، كان من الممكن التحدث عن مزيد من التطور للأحداث الاجتماعية والاقتصادية فقط من حيث السيناريوهات: إذا كان ب. يلتسين ، إذن هذا وذاك سيحدث إذا فازت GA. Zyuganov ، إذن ستسير الأحداث على هذا النحو وبهذه الطريقة.

على سبيل المثال ، كان العمل يهدف إلى التنبؤ بديناميات الناتج المحلي الإجمالي لمدة 9 سنوات (1999-2007). عندما تم عقدها ، كان من الواضح أن العديد من الأحداث السياسية ستحدث خلال هذا الوقت ، على وجه الخصوص ، دورتين على الأقل من الانتخابات البرلمانية والرئاسية (بشرط الحفاظ على الهيكل السياسي الحالي) ، والتي لا يمكن أن تكون نتائجها واضحة. وتوقع. لذلك ، لا يمكن التنبؤ بديناميكيات الناتج المحلي الإجمالي إلا بشكل منفصل لكل سيناريو من نطاق معين ، يغطي المسارات المحتملة للديناميكيات الاجتماعية والاقتصادية لروسيا.

طريقة السيناريو مطلوبة ليس فقط في المجال الاجتماعي والاقتصادي. على سبيل المثال ، عند تطوير دعم منهجي وبرمجي ومعلوماتي لتحليل مخاطر مشاريع الهندسة الكيميائية ، من الضروري تجميع كتالوج مفصل لسيناريوهات الحوادث المرتبطة بتسريبات المواد الكيميائية السامة. يصف كل من هذه السيناريوهات حادثًا من نوعه ، له أصله الفردي ، وتطوره ، وعواقبه التقنية والاقتصادية والاجتماعية ، وقدراته التحذيرية.

وبالتالي ، فإن طريقة السيناريو هي طريقة للتحلل (التقسيم إلى أجزاء) لمهمة التنبؤ ، والتي تنص على اختيار مجموعة من الخيارات الفردية لتطوير الأحداث (السيناريوهات) ، والتي تغطي معًا جميع خيارات التطوير الممكنة. في الوقت نفسه ، يجب أن يسمح كل سيناريو فردي بالتنبؤ الدقيق بما فيه الكفاية ، ويجب أن يكون العدد الإجمالي للسيناريوهات مرئيًا.

احتمال حدوث مثل هذا التحلل ليس واضحا. عند تطبيق طريقة السيناريو ، من الضروري إجراء مرحلتين من الدراسة:

بناء مجموعة شاملة ولكن يمكن التحكم فيها من السيناريوهات ؛

التنبؤ ضمن كل سيناريو محدد من أجل الحصول على إجابات للأسئلة التي تهم الباحث.

كل مرحلة من هذه المراحل يتم إضفاء الطابع الرسمي عليها جزئيًا فقط. يتم تنفيذ جزء كبير من التفكير على المستوى النوعي ، كما هو معتاد في العلوم الاجتماعية والاقتصادية والإنسانية. أحد الأسباب هو أن الرغبة في الإفراط في الصياغة والرياضيات تؤدي إلى الإدخال المصطنع لليقين حيث لا يوجد في الجوهر ، أو إلى استخدام جهاز رياضي مرهق. وبالتالي ، يعتبر التفكير على المستوى اللفظي قائمًا على الأدلة في معظم مواقف اتخاذ القرار ، بينما تؤدي محاولة توضيح معنى الكلمات المستخدمة ، باستخدام ، على سبيل المثال ، نظرية المجموعة الغامضة ، إلى نماذج وحسابات رياضية مرهقة للغاية.

من أجل بناء مجموعة شاملة ، ولكن مرئية من السيناريوهات ، من الضروري أولاً تحليل ديناميكيات التنمية الاجتماعية والاقتصادية للعامل الاقتصادي المدروس وبيئته. جذور المستقبل في الحاضر والماضي ، وغالبًا ما تكون في الماضي البعيد جدًا. بالإضافة إلى خصائص الاقتصاد الكلي والاقتصاد الجزئي ، المعروفة فقط بأخطاء لا يمكن اعتبارها عشوائية أو صغيرة ، من الضروري مراعاة حالة وديناميكيات الوعي الجماهيري المحلي ، والسياسي ، بما في ذلك حقائق السياسة الخارجية ، لأنه في الوقت الذي يتم النظر فيه عادةً الفاصل الزمني (حتى 10 سنوات) ، يتبع الاقتصاد السياسة غالبًا ، وليس العكس.

لذلك ، على سبيل المثال ، بحلول بداية عام 1985 ، كان اقتصاد الاتحاد السوفياتي في حالة مستقرة إلى حد ما مع نمو سنوي قدره 3-5 ٪ في المتوسط. إذا كانت قيادة البلاد في أيدي أشخاص آخرين ، فستستمر التنمية في نفس الظروف ، وبحلول نهاية الألفية ، كان الناتج المحلي الإجمالي لاتحاد الجمهوريات الاشتراكية السوفياتية قد زاد بنسبة 50 ٪ وكان سيصل إلى ما يقرب من 150 ٪ من على مستوى عام 1985. هبطت 15 سنة بحوالي مرتين ، أي بلغت حوالي 50٪ مقارنة بعام 1985 ، أي أقل بثلاث مرات مما كان متوقعا لأسباب اقتصادية بحتة ، إذا كانت ظروف عام 1985 مستقرة.

يجب أن تكون مجموعة السيناريوهات مرئية. علينا استبعاد الأحداث المختلفة غير المتوقعة - وصول الأجانب ، وسقوط كويكب ، والأوبئة الجماعية لأمراض لم تكن معروفة من قبل ، وما إلى ذلك.

في حد ذاته ، فإن إنشاء مجموعة من السيناريوهات هو موضوع دراسة متخصصة يتم إجراؤها وفقًا للمنهجية الموضحة أعلاه. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للخبراء تقييم احتمالات تنفيذ سيناريو معين. من الواضح أن هذه التقديرات غير موثوقة.

غالبًا ما يتم استخدام نهج مبسط للتنبؤ بالسيناريو. وبالتحديد ، فإنهم يصوغون ثلاثة سيناريوهات - متفائلة ومحتملة ومتشائمة. في الوقت نفسه ، بالنسبة لكل من السيناريوهات ، يتم اختيار قيم المعلمات التي تصف الإنتاج والوضع الاقتصادي (باللغة الإنجليزية - الحالة) بشكل تعسفي إلى حد ما. الغرض من هذا الأسلوب هو حساب فترات التشتت للخصائص و "الممرات" للسلسلة الزمنية التي تهم الباحث (وعميل البحث). على سبيل المثال ، يتنبأون بالتدفق المالي (باللغة الإنجليزية - التدفق النقدي) وصافي القيمة الحالية (باللغة الإنجليزية - صافي القيمة الحالية أو NPV) لمشروع استثماري.

من الواضح أن مثل هذا النهج المبسط لا يمكن أن يعطي القيمة القصوى أو الدنيا للخاصية ، فهو يعطي فقط فكرة عن ترتيب القياس الكمي للسبريد. ومع ذلك ، فإن تطورها يؤدي إلى صياغة بايزي في نظرية القرار. على سبيل المثال ، إذا تم وصف السيناريو بواسطة عنصر من الفضاء الإقليدي ذي الأبعاد المحدودة ، فإن أي توزيع احتمالي على مجموعة المعلمات الأولية يتم تحويله إلى توزيع للخصائص التي تهم الباحث. يمكن إجراء الحسابات باستخدام تقنية المعلومات الحديثة لطريقة الاختبارات الإحصائية. من الضروري ، وفقًا للتوزيع المحدد على مجموعة المعلمات ، تحديد متجه معلمة معين باستخدام مولد رقم عشوائي شبه عشوائي وحساب الخصائص النهائية له. والنتيجة هي توزيع تجريبي على مجموعة الخصائص النهائية ، والتي يمكن أن تكون طرق مختلفةالتحليل ، والعثور على تقدير للتوقع الرياضي ، والتشتت ، وما إلى ذلك. يبقى من غير الواضح فقط كيفية تعيين التوزيع على مجموعة من المعلمات. بطبيعة الحال ، يمكن استخدام الخبراء لهذا الغرض.

يتم أيضًا التنبؤ داخل كل سيناريو محدد من أجل الحصول على إجابات للأسئلة التي تهم الباحث وفقًا لمنهجية التنبؤ الموضحة أعلاه. في ظل ظروف مستقرة ، يمكن تطبيق الأساليب الإحصائية للتنبؤ بالسلاسل الزمنية. ومع ذلك ، عادة ما يسبق ذلك التحليل بمساعدة الخبراء ، وغالبًا ما يكون التنبؤ على المستوى اللفظي كافياً (للحصول على استنتاجات تهم الباحث وصانع القرار) ولا يتطلب توضيحًا كميًا.

لا تتعلق مسألة استخدام نتائج التنبؤ بالاقتصاد القياسي ، ولكن تتعلق بنظرية القرار والعلم ذات الصلة. كما هو معروف ، عند اتخاذ القرارات بناءً على تحليل الموقف ، بما في ذلك نتائج الدراسات التنبؤية ، يمكن للمرء أن ينطلق من معايير مختلفة. لذلك ، يمكنك التركيز على حقيقة أن الموقف سيتطور بأسوأ أو أفضل أو متوسط ​​(بأي حال من الأحوال). يمكنك محاولة تحديد الأنشطة التي توفر الحد الأدنى من النتائج المفيدة المقبولة في أي سيناريو ، وما إلى ذلك.

لذلك ، تم النظر في مفهوم المنهجية الحديثة لتقييم الخبراء بطريقة السيناريو. تم استخدامه ، على سبيل المثال ، للتنبؤ بالتنمية الاجتماعية والاقتصادية لروسيا.

2. تطبيق تقنيات المعلومات في الاقتصاد والرياضياتحولتوقع

قبل ظهور تكنولوجيا المعلومات الحديثة ، لم تكن هناك فرص واسعة لاستخدام النماذج الاقتصادية والرياضية الفعالة بشكل مباشر في عملية النشاط الاقتصادي. بالإضافة إلى ذلك ، فإن استخدام نماذج التنبؤ الحالية للأغراض التحليلية لم يطرح مثل هذه المتطلبات العالية لدعمها المعلوماتي.

أساسيات تقنيات التنبؤ

عند بناء نظام تنبؤي من الصفر ، من الضروري حل عدد من القضايا التنظيمية والمنهجية. أولها ما يلي:

تدريب المستخدمين على طرق التحليل وتفسير نتائج التنبؤ ؛

تحديد اتجاهات حركة المعلومات التنبؤية داخل المؤسسة ، على مستوى الأقسام والموظفين الأفراد ، وكذلك هيكل الاتصالات مع شركاء الأعمال والسلطات ؛

تحديد توقيت وتواتر إجراءات التنبؤ ؛

تطوير مبادئ لربط التنبؤ بالتخطيط طويل الأجل وإجراءات اختيار الخيارات للنتائج التي تم الحصول عليها عند وضع خطة تطوير المؤسسة.

المشاكل المنهجية لبناء نظام فرعي للتنبؤ هي:

تطوير الهيكل الداخلي وآلية عملها ؛

تنظيم دعم المعلومات ؛

تطوير البرمجيات.

المشكلة الأولى هي الأصعب ، لأنه لحلها من الضروري بناء مجموعة من نماذج التنبؤ ، والتي يكون نطاقها عبارة عن نظام من المؤشرات المترابطة. تعد مشكلة منهجية وتقييم طرق التنبؤ واحدة من المشاكل المركزية هنا ، لأنه من أجل تحديد طريقة معينة ، من الضروري إجراء تحليل مقارن. يمكن تلخيص أحد أشكال تصنيف طرق التنبؤ ، مع مراعاة خصوصيات نظام المعرفة الذي يقوم عليه كل مجموعة ، على النحو التالي: طرق تقييم الخبراء ؛ طرق النمذجة المنطقية. الطرق الرياضية.

كل مجموعة مناسبة لحل مجموعة معينة من المهام. لذلك ، تضع الممارسة المتطلبات التالية للطرق المستخدمة: يجب أن تركز على كائن تنبؤ محدد ، ويجب أن تستند إلى مقياس كمي للملاءمة ، وأن تكون متمايزة من حيث دقة التقديرات وأفق التنبؤ.

تنقسم المهام الرئيسية التي تنشأ في عملية إنشاء نظام تنبؤي إلى:

بناء نظام للعمليات والمؤشرات التي يمكن التنبؤ بها ؛

تطوير جهاز للتحليل الاقتصادي والرياضي للعمليات والمؤشرات المتوقعة ؛

تجسيد طريقة تقييم الخبراء واختيار المؤشرات للفحص والحصول على تقييمات الخبراء لبعض العمليات والمؤشرات المتوقعة ؛

مؤشرات وعمليات التنبؤ مع الإشارة إلى فترات الثقة والدقة ؛

تطوير طرق تفسير وتحليل النتائج المتحصل عليها.

يستحق العمل على المعلومات والدعم الرياضي لنظام التنبؤ اهتماما خاصا. يمكن تمثيل عملية إنشاء البرنامج بالخطوات التالية:

تطوير منهجية للتحديد الهيكلي لهدف التنبؤ ؛

تطوير طرق لتحديد حدودي لكائن التنبؤ ؛

تطوير طرق للتنبؤ بالاتجاهات ؛

تطوير طرق للتنبؤ بالمكونات التوافقية للعمليات ؛

تطوير طرق لتقييم خصائص المكونات العشوائية للعمليات ؛

إنشاء نماذج معقدة للتنبؤ بالمؤشرات التي تشكل نظامًا مترابطًا.

يتطلب إنشاء نظام التنبؤ نهجًا متكاملًا لحل مشكلة دعم المعلومات الخاص به ، والذي يُفهم عادةً على أنه مجموعة من البيانات الأولية المستخدمة للحصول على التنبؤات ، فضلاً عن الأساليب والطرق والأدوات التي تضمن التجميع والتراكم والتخزين والبحث عن البيانات ونقلها في عملية تشغيل نظام التنبؤ وتفاعله مع أنظمة إدارة المؤسسة الأخرى.

عادة ما يتضمن دعم المعلومات للنظام ما يلي:

صندوق المعلومات (قاعدة بيانات) ؛

مصادر تكوين صندوق المعلومات ، التدفقات وطرق استلام البيانات ؛

طرق تجميع وتخزين وتحديث واسترجاع البيانات التي يتكون منها صندوق المعلومات.

طرق ومبادئ وقواعد تداول البيانات في النظام ؛

طرق ضمان موثوقية البيانات في جميع مراحل جمعها ومعالجتها ؛

طرق تحليل المعلومات وتوليفها.

طرق لوصف رسمي لا لبس فيه للبيانات الاقتصادية.

وبالتالي ، فإن المكونات الرئيسية التالية مطلوبة لتنفيذ عملية التنبؤ:

مصادر المعلومات الداخلية ، التي تستند إلى أنظمة الإدارة والمحاسبة ؛

مصادر المعلومات الخارجية ؛

برنامج متخصص يقوم بتنفيذ خوارزميات التنبؤ وتحليل النتائج.

نظرًا لأهمية حل مشكلة التنبؤ للمشاركين في السوق ، فمن المستحسن التحقق من جودة الطرق والخوارزميات المقترحة ، وكذلك التقنيات بشكل عام ، باستخدام بيانات أولية (اختبار) مختارة خصيصًا. تم استخدام طريقة تحقق مماثلة لفترة طويلة في تقييم مدى كفاية الأدوات الرياضية المصممة للتحسين غير الخطي ، على سبيل المثال ، باستخدام وظائف Rosenbrock و Powell.

عادة ما يتم تأكيد (أو التحقق) من جودة وأداء تكنولوجيا التنبؤ من خلال مقارنة بيانات نموذج معروف مسبقًا مع قيمها المتوقعة وتقييم الخصائص الإحصائية لدقة التنبؤ. لنفكر في هذه الحيلة في موقف تكون فيه نماذج العملية عبارة عن مجموعة مضافة للاتجاه Tt والمكونات الموسمية (التوافقية) والعشوائية.

في الوقت الحاضر ، أصبحت مجموعة متنوعة من أدوات البرامج منتشرة على نطاق واسع ، مما يوفر ، بدرجة أو بأخرى ، جمع المعلومات ومعالجتها التحليلية. بعضها ، مثل MS Excel ، مجهز بوظائف إحصائية وأدوات برمجة مدمجة. البعض الآخر ، خاصة برامج المحاسبة والمحاسبة الإدارية غير المكلفة ، لا تمتلك مثل هذه القدرات أو القدرات التحليلية التي لا يتم تنفيذها فيها بشكل كافٍ ، وأحيانًا بشكل غير صحيح. ومع ذلك ، فإن هذا ، للأسف ، متأصل في بعض أنظمة إدارة المؤسسات الأكثر قوة ومتعددة الوظائف. يبدو أن هذا الموقف قد تم تفسيره من خلال تحليل ضحل من جانب مطوري خصائص خوارزميات التنبؤ التي اختاروها وتطبيقها غير الناقد. على سبيل المثال ، بناءً على المصادر المتاحة ، غالبًا ما يتم استخدام التجانس الأسي ذي الترتيب الصفري كأساس للخوارزميات التنبؤية. ومع ذلك ، فإن هذا النهج لا يصلح إلا في حالة عدم وجود اتجاه في العملية قيد الدراسة. في الواقع ، العمليات الاقتصادية غير ثابتة ، ويتضمن التنبؤ استخدام نماذج أكثر تعقيدًا من النماذج ذات الاتجاه الثابت.

من المثير للاهتمام تتبع مسار تطوير الأنظمة المصرفية الآلية المحلية من منظور الموضوع قيد النظر. استندت الأنظمة المصرفية الأولى إلى تقنية صارمة ، تتطلب باستمرار تغييرات أو برامج إضافية. دفع هذا مطوري البرامج المالية ، باتباع مبادئ الانفتاح وقابلية التوسع والمرونة ، إلى استخدام نظم إدارة قواعد البيانات الصناعية. ومع ذلك ، في حد ذاتها ، تبين أن نظم إدارة قواعد البيانات هذه غير مناسبة لحل المشكلات التحليلية عالية المستوى ، والتي تشمل مشكلة التنبؤ. للقيام بذلك ، كان من الضروري استخدام تقنيات إضافية لتخزين البيانات والمعالجة التحليلية التشغيلية ، والتي تضمن تشغيل أنظمة دعم القرار للمؤسسات المالية والائتمانية ولإعداد التوقعات. يتم استخدام نفس النهج في أنظمة إدارة المشاريع المعقدة.

هناك اتجاه آخر للاستخدام التطبيقي الحديث لطرق التنبؤ القائمة على تكنولوجيا المعلومات وهو حل مجموعة واسعة من مهام التسويق. المثال التوضيحي هو SAS Churn Management Solution لبرنامج الاتصالات السلكية واللاسلكية. وهي مخصصة لمشغلي الاتصالات وتسمح ، كما يزعم مطوروها ، ببناء نماذج تنبؤية واستخدامها لتقييم احتمالية تدفق فئات معينة من العملاء إلى الخارج. أساس هذا البرنامج هو خادم قاعدة بيانات Scalable Performance Data Server الموزع ، وأدوات لبناء وإدارة مستودعات البيانات وسوق البيانات ، وأدوات استخراج بيانات Enterprise Miner ، ونظام دعم قرار SAS / MDDB Server ، فضلاً عن الأدوات المساعدة.

لضمان القدرة التنافسية لأنظمة CRM الحديثة في قائمة ميزاتها المتقدمة ، وكذلك للأنظمة المصرفية الآلية ، يتم تضمين وظائف إعداد التقارير التي تستخدم تقنيات OLAP وتسمح ، إلى حد ما ، بالتنبؤ بنتائج التسويق والمبيعات و خدمة الزبائن.

يوجد عدد كبير جدًا من منتجات البرامج المتخصصة التي توفر معالجة إحصائية للبيانات الرقمية ، بما في ذلك العناصر الفردية للتنبؤ. تتضمن هذه المنتجات SPSS و Statistica وما إلى ذلك. لهذه الأدوات مزايا وعيوب ، مما يحد بشكل كبير من نطاق تطبيقها العملي. وتجدر الإشارة هنا إلى أن تقييم مدى ملاءمة أدوات البرامج الرياضية والإحصائية المتخصصة لحل مشاكل التنبؤ من قبل المستخدمين العاديين الذين ليس لديهم تدريب خاص يتطلب دراسة ومناقشة جادة منفصلة.

ومع ذلك ، فإن حل مشاكل التنبؤ للمستهلكين من الشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم بمساعدة أنظمة وتقنيات المعلومات القوية والمكلفة أمر مستحيل عمليا ، لأسباب مالية في المقام الأول. لذلك ، فإن الاتجاه الواعد للغاية هو تطوير القدرات التحليلية لأنظمة المحاسبة الإدارية والمحاسبة منخفضة التكلفة الحالية والواسعة الانتشار. طورت تقارير إضافية تستند إلى عمليات تجارية محددة وتحتوي على المعلومات التحليلية اللازمة لمستخدم معين لديها نسبة عالية من "الكفاءة - التكلفة".

يقوم بعض مطوري البرامج بإنشاء خطوط كاملة من الأدوات التحليلية. على سبيل المثال ، تقدم شركة Parus Corporation حلول Parus-Analytics و Triumph-Analytics لمجموعة واسعة من المستخدمين من الشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم. يتم دمج المهام الأكثر تعقيدًا للمعالجة التحليلية لمعلومات التنبؤ في نظام Parus في شكل ما يسمى مركز الظرفية. وفقًا لديمتري سوداريف ، مدير تطوير حلول التداول ، فقد تقرر تطوير وتنفيذ منتجات برمجية تسمح بالانتقال من المحاسبة البسيطة للحقائق في أنشطة المؤسسة إلى تحليل المعلومات. في الوقت نفسه ، تم التخطيط للانتقال من أتمتة عمل المحاسبين والمدراء المتوسطين إلى معالجة المعلومات للإدارة العليا. مع الأخذ في الاعتبار الدائرة المحتملة للمستهلكين ، لا تفرض Parus-Analytics و Triumph-Analytics متطلبات خاصة على بيئة البرامج والأجهزة ، ومع ذلك ، يتم تنفيذ حل Triumph-Analytics على أساس MS SQL Server ، مما يوفر لها قدرًا أكبر من فرص التنبؤ بالعمليات قيد الدراسة ، على وجه الخصوص ، يؤخذ في الاعتبار المكون التوافقي للتنبؤات.

تزداد قيمة التنبؤ عدة مرات عندما يتم استخدامه بشكل مباشر في إدارة المؤسسة. لذلك ، هناك اتجاه مهم يتمثل في تكامل الأنظمة التنبؤية مع أنظمة مثل Kasatka و MS Project Expert وما إلى ذلك. على سبيل المثال ، يتم وضع برنامج Kasatka من SBI كبرنامج آلي مكان العملرئيس ومتخصصين في قسم التسويق ويهدف إلى تطوير مجمعات الإدارة والتسويق والتخطيط الاستراتيجي. مثل هذا الغرض يحدد مسبقًا الحاجة إلى تحديد الاتجاهات طويلة الأجل وأخذها في الاعتبار عند التخطيط. يتم تحديد أفق التنبؤ بناءً على الأهداف ذات الصلة للمنظمة.

خاتمة

وهكذا ، حتى الآن ، تم إجراء الكثير من الأبحاث وتم الحصول على حلول عملية رائعة لمشكلة التنبؤ في العلوم والتكنولوجيا والاقتصاد والديموغرافيا وغيرها من المجالات. يعود الانتباه إلى هذه المشكلة ، من بين أمور أخرى ، إلى حجم الاقتصاد الحديث ، واحتياجات الإنتاج ، وديناميكيات تطور المجتمع ، والحاجة إلى تحسين التخطيط على جميع مستويات الإدارة ، فضلاً عن الخبرة المتراكمة. التنبؤ هو أحد العناصر الحاسمة منظمة فعالةإدارة الكيانات التجارية الفردية والمجتمعات الاقتصادية نظرًا لحقيقة أن جودة القرارات المتخذة يتم تحديدها إلى حد كبير من خلال جودة التنبؤ بنتائجها. لذلك ، يجب أن تستند القرارات المتخذة اليوم إلى تقديرات موثوقة للتطور المحتمل للظواهر والأحداث المدروسة في المستقبل.

يظهر تحسن التنبؤ من قبل العديد من الخبراء في تطوير تقنيات المعلومات المناسبة. ترجع الحاجة إلى تطبيقهم إلى عدد من الأسباب ، بما في ذلك: نمو أحجام المعلومات ؛ تعقيد الخوارزميات لحساب النتائج وتفسيرها ؛ متطلبات عالية لجودة التنبؤات ؛ الحاجة إلى استخدام نتائج التنبؤ لحل مشاكل التخطيط والتحكم.

من وقت لآخر ، هناك معلومات حول النتائج الإيجابية التي حققتها شركة معينة. يشير عدد من المنشورات إلى أن التقييم الناجح للاتجاهات في حالة السوق ، والطلب على السلع أو الخدمات ، بالإضافة إلى العمليات والخصائص الاقتصادية الأخرى يسمح لك بالحصول على زيادة كبيرة في الأرباح ، وتحسين المؤشرات الاقتصادية الأخرى. للوهلة الأولى ، آلية النجاح بسيطة وواضحة: بافتراض ما سيحدث في المستقبل ، يمكن اتخاذ تدابير فعالة في الوقت المناسب ، باستخدام الاتجاهات الإيجابية والتعويض عن العمليات والظواهر السلبية.

ومع ذلك ، يتم ضمان الدقة والموثوقية والكفاءة ، بالإضافة إلى المكونات الأخرى لجودة التنبؤ ، من خلال عدد من العوامل ، من بينها أنه من الضروري تسليط الضوء على: البرامج القائمة على النماذج الاقتصادية والرياضية الملائمة للواقع ؛ n اكتمال التغطية والموثوقية لمصادر المعلومات الأولية التي يتم من خلالها تشغيل خوارزميات التنبؤ ؛ كفاءة معالجة المعلومات الداخلية والخارجية ؛ القدرة على التحليل النقدي لتقديرات التوقعات ؛ حسن توقيت إجراء التغييرات اللازمة على المنهجية و دعم المعلوماتالتوقع.

تعتمد البرامج الخاصة على نماذج وأساليب وتقنيات مختارة بعناية. تنفيذها مهم للغاية للحصول على تنبؤات عالية الجودة عند حل مشاكل التخطيط الحالي والاستراتيجي. يُظهر تحليل الوضع الحالي أن الصعوبات في إدخال تكنولوجيا المعلومات ، والتي توفر التنبؤ بالعمليات الاقتصادية ، ليست تقنية أو منهجية فحسب ، بل هي أيضًا ذات طبيعة تنظيمية ونفسية. مستهلكو النتائج في بعض الأحيان لا يفهمون مبادئ النماذج المستخدمة ، وإضفاء الطابع الرسمي عليها والقيود الموجودة بشكل موضوعي. هذا ، كقاعدة عامة ، يثير عدم الثقة في النتائج التي تم الحصول عليها. ترتبط مجموعة أخرى من مشاكل التنفيذ بحقيقة أن النماذج التنبؤية غالبًا ما تكون مغلقة ومستقلة ، وبالتالي يصعب تعميمها لغرض التطوير والتكيف المتبادل. لذلك ، قد يتحول الحل الوسط إلى نهج تدريجي مع تخصيص المهام التحليلية الرئيسية.

ومع ذلك ، لا يوجد عملياً أي حلول جاهزة مكررة أو للشركات توفر التنبؤ للكيانات الاقتصادية الصغيرة والمتوسطة الحجم على مستوى النظام بجودة عالية وأسعار معقولة. حاليًا ، تقتصر أنظمة إدارة المؤسسات الآلية بشكل أساسي على المهام الأولية للمحاسبة والتحكم.

قائمة الأدب المستخدم

1. Ayvazyan S.A. أساسيات الاقتصاد القياسي. م: UNITI ، 2011. - 432 ص.

2. Arzhenovsky S.V.، Fedosova O.N. الاقتصاد القياسي. روستوف أون دون: RGEU ، 2012. - 202 ص.

3. Borodich S.A. الاقتصاد القياسي. مينيسوتا: معرفة جديدة ، 2015. - 408 ثانية.

4. فلاديميروفا ل. التنبؤ والتخطيط في ظروف السوق. م: داشكوف أنا ك. ، 2013. - 308 ثانية.

5. دوجيرتي ك.مقدمة في الاقتصاد القياسي. / مترجم من اللغة الإنجليزية. - م: Infra-M، 2011. - 402 ص.

6. Ezhemanskaya S.N. الاقتصاد القياسي. روستوف أون دون: فينيكس ، 2013. - 160 بكسل.

7. Kremer N.Sh.، Putko B.A. الاقتصاد القياسي. م: UNITI ، 2015. - 311 ثانية.

8. Magnus Ya.R.، Katyshev P.K.، Peresetsky A.A. الاقتصاد القياسي: دورة تمهيدية. م: ديلو ، 2011. - 400 ثانية.

9. نوفيكوف أ. الاقتصاد القياسي. م: Infra-M، 2013. - 306 ثانية.

10. أورلوف أ. الاقتصاد القياسي. م: امتحان ، 2014. - 576 ثانية.

11. تيخوميروف ن.ب. ، دوروخينا إي يو. الاقتصاد القياسي. م: امتحان 2013. - 512 ثانية.

12. الاقتصاد القياسي. / إد. أنا. إليسيفا. - م: المالية والإحصاء ، 2012. - 344 ص.

استضافت على Allbest.ru

دورات خاصة وندوات خاصة في الفصل الدراسي الربيعي 2018/2019 العام الدراسي

03/25/2019: 14: 35 - 16:10 s / c الماجستير "تحليل الرسوم البيانية ، الشبكات ، وظائف التشابه" ، Maisurase A.I. ، 507 درس لن يتم 25 مارس (الاثنين) المحاضر مريض;
16:20 - 17:55 ق / ج عزاب "SQL التحليلي" ، Maisuradze A.I. ، 582 فئة لن تُعقد 25 مارس (الاثنين) المحاضر مريض.
02/27/2019: ندوة تعليمية وبحثية بعنوان "التنقيب في البيانات: مهام وطرق جديدة"، القادة S.I. Gurov ، A.I. Maisuradze كل أربعاء في الظهر. 704، إبدأ الساعة 18-05. 04 مارس (الاثنين)سيقدم إي إس بالاشوف تقريرًا في الندوة الخاصة (VVO ، السنة الثالثة) "دراسة الميكروبيوم أثناء الحمل باستخدام طرق نظرية الرسم البياني". من المعروف أن الكائنات الحية الدقيقة التي تعيش في مواضع مختلفة من الجسم تتفاعل مع بعضها البعض وتشكل مجتمعات تسمى الميكروبيوم ، ويطلق على مجموع هذه الكائنات الدقيقة اسم الجراثيم. بالنسبة لعدد من الأمراض ، فقد ثبت أن الجراثيم عامل خطر لتطور بعض الأمراض. يمكن تقديم البيانات الخاصة بتكوين الكائنات الحية الدقيقة في شكل رسم بياني ، ثم استكشاف ميزات هذا الرسم البياني في الظروف العادية والمرضية. ستعرض الورقة ميزات مجال الموضوع وتأثيرها على اختيار طرق وصف البيانات وتحليلها ، وتقديم النماذج الأساسية التي تصف الميكروبيوم.

• 02/27/2019: تحليل البيانات المنطقية في الاعتراف، (تحليل البيانات المنطقية في الاعتراف) المحاضر E.V. Dyukova ، يقام يوم الاثنين في الغرفة. 645 ، ابتداء من 16-20. الدورة الأولى 25 فبراير. سوف تقدم الدورة مبادئ عامة، الأساليب المنفصلة الأساسية لتحليل المعلومات في مشاكل التعرف والتصنيف والتنبؤ. سيتم النظر في مناهج تصميم إجراءات التعرف على أساس استخدام جهاز الوظائف المنطقية وطرق إنشاء أغلفة من المصفوفات المنطقية والصحيحة. ستتم دراسة النماذج الرئيسية وسيتم النظر في القضايا المتعلقة بدراسة مدى تعقيد تنفيذها وجودة حل المشكلات التطبيقية. دورة خاصة للبكالوريوس من 2-4 دورات. تم نشر كتاب مدرسي للدورة الخاصة.

• 02/27/2019: النمذجة المواضيعية الاحتمالية(نمذجة الموضوع الاحتمالية) ، محاضر ، أستاذ الأكاديمية الروسية للعلوم ، دكتوراه. ك. فورونتسوف ، يقام يوم الخميس في الغرفة. 510 ، بدءًا من 18-05. الدورة الأولى 14 فبراير. نمذجة الموضوع هي مجال حديث للبحث عند تقاطع التعلم الآلي واللغويات الحاسوبية. يحدد نموذج الموضوع الموضوعات الموجودة في مجموعة نصية كبيرة والموضوعات التي ينتمي إليها كل مستند. تسمح لك نماذج الموضوعات بالبحث عن نصوص حسب المعنى وليس بالكلمات الرئيسية ، وإنشاء نوع جديد من خدمات استرجاع المعلومات لتنظيم المعرفة. تتناول الدورة الخاصة نماذج موضوعية للتصنيف ، والتصنيف ، والتجزئة ، وتلخيص نصوص اللغة الطبيعية ، وكذلك لأنظمة التوصية ، وتحليل بيانات المعاملات المصرفية والإشارات الطبية الحيوية. من الرياضيات ، نحتاج إلى نظرية الاحتمالات وطرق التحسين وتوسعات المصفوفة. لعشاق البرمجة ، هناك فرصة للمشاركة في BigARTM.org مشروع مفتوح المصدر. بالنسبة لأولئك المتحمسين بشكل خاص ، هناك ندوات إضافية في المساء في مكتب Yandex. سيتم حل المشكلات من مهام الدورة التدريبية الحياه الحقيقيهالذين ليس لديهم الإجابة الصحيحة في نهاية البرنامج التعليمي. دورة خاصة للطلاب الجامعيين ، لكن طلاب السنة الثانية سيفهمون أيضًا كل شيء :) 18+ (للطلاب الذين يعرفون النظرية).

• 02/27/2019: مشاكل وخوارزميات الهندسة الحسابية(الهندسة الحسابية: المشاكل والخوارزميات) ، ل. Mestetsky ، يقام يوم الجمعة في الغرفة. 607 ، بدءًا من 18-05. الدورة الأولى 15 فبراير. تعد الخوارزميات الفعالة للعمل مع المعلومات الهندسية سمة لا غنى عنها لجميع الأنظمة الحديثة للرؤية الآلية وتحليل الصور والتعرف عليها ورسومات الكمبيوتر والمعلومات الجغرافية. توفر الخوارزميات الهندسية مجالًا جيدًا لتطوير التفكير الحسابي ، وهو أمر ضروري في الرياضيات التطبيقية. في الجزء الأول من الدورة الخاصة ، سيتم النظر في الموضوعات الكلاسيكية للهندسة الحسابية: البحث الهندسي ، والأجسام المحدبة ، والتقاطع والقرب من الكائنات ، ومخططات فورونوي ، ومثلثات ديلوناي. الجزء الثاني من الدورة مخصص للهياكل العظمية وتعميمات مخططات فورونوي للمضلعات ومشكلات تحليل شكل الصورة الإنسي. البكالوريوس مدعوون.

• 02/27/2019: التعلم الآلي والبحث عن الانتظام في البيانات، المحاضر O.V. سينكو ، يقام يوم الخميس في القاعة. 507 ، بدءًا من 18-05. الدورة الأولى 14 فبراير. تناقش الدورة المشكلات الرئيسية التي تنشأ عند استخدام طرق التعلم القائمة على السوابق (التعلم الآلي). منح مراجعة قصيرةالأساليب الحالية في التعرف على وتحليل الانحدار. يتحدث عن طرق تقييم الدقة على عامة السكان (القدرة على التعميم). تتم مناقشة طرق مختلفة لزيادة القدرة التعميمية لطرق التعلم الآلي. البكالوريوس مدعوون.

• 02/27/2019: تحليل الرسوم البيانية والشبكات ووظائف التشابه(الرسوم البيانية ، الشبكة ، تحليل وظيفة المسافة) ، A.I. Maisuradze ، يقام يوم الاثنين في الغرفة. 582 ، ابتداءً من 16-20. الجلسة الأولى 18 فبراير. يتم النظر في مشاكل وطرق تحليل الأنظمة ، والتي يعتمد وصفها على تفاعل ثنائي أو متعدد للكائنات. يمكن أن تكون هذه الكائنات من نفس النوع أو أنواع مختلفة. عندما يكون وجود التفاعل أو غيابه مهمًا ، يتم إضفاء الطابع الرسمي بلغة نظرية الرسم البياني. توسيع وصف الرسم البياني مع الخصائص الكمية يؤدي إلى الشبكات. إذا كان يعتقد أن كل مجموعة من الكائنات يمكن تمييزها عدديًا ، يتحدث المرء عن المسافات أو أوجه التشابه. يتم تقديم الأساس النظري لإضفاء الطابع الرسمي على المهام وبناء وتنفيذ وتحليل مجموعة واسعة من نماذج وطرق IAD. ندرس نماذج البيانات الاستكشافية التي تصف المعلومات الأولية حول كائنات التعرف على أساس التطبيقات المختلفة لمفهوم التشابه. يتم النظر في المشكلات التي يجب حلها عند تنفيذ هذه النماذج. ندرس هياكل البيانات الخاصة والخوارزميات التي تسمح لك بتكوين النماذج المدروسة واستخدامها بشكل فعال. إن فكرة التشابه متأصلة في التفكير البشري ؛ وقد أدى ذلك إلى ظهور مجموعة كاملة من المناهج لجميع المهام الأساسية لـ IAD - ما يسمى بالطرق المترية. يتم النظر في طرق إنشاء وحساب وظائف التشابه ، ومطابقة التشابه في مجموعات مختلفة من الكائنات ، وتوليف طرق جديدة لمقارنة الكائنات بناءً على الكائنات الموجودة. يتم النظر في مجموعة من التقنيات المصممة للتمثيل الفعال للمعلومات المترية ومعالجتها بواسطة أنظمة الكمبيوتر. تؤخذ في الاعتبار خصائص الرسوم البيانية المستخدمة بنشاط في تحليلها. يتم دراسة الخوارزميات على الرسوم البيانية - من الناحية النظرية ومن وجهة نظر التنفيذ الفعال. نماذج نمو الرسم البياني المختلفة. بناء عينات تمثيلية على الرسوم البيانية. توليد الرسوم البيانية بخصائص معينة. يتم إيلاء اهتمام كبير في الدورة للعديد من الصيغ الرسمية لتحليل الكتلة. يظهر ما هي المشاكل التي يتم حلها بالطرق الشائعة. تم تنفيذ تصنيف مجموعة واسعة من مشاكل التجميع للأنظمة المتجانسة وغير المتجانسة (biclustering ، coclustering). دورة خاصة للطلاب الجامعيين.

• 02/27/2019: SQL التحليلي(SQL التحليلي) ، A.I. Maisuradze ، يقام يوم الاثنين في الغرفة. 507 ، ابتداءً من الساعة 2:35 مساءً الجلسة الأولى 18 فبراير. في الوقت الحاضر ، أصبح التشغيل الآلي للعديد من الأنشطة وتحسينها أمرًا مستحيلًا بدون جمع كميات كبيرة من المعلومات وتحليلها لاحقًا. في الوقت نفسه ، بمرور الوقت ، أصبح من الواضح أن بعض نماذج البيانات مناسبة بشكل خاص للأشخاص - أصبحت هذه النماذج لغة عالمية للتواصل مع مجموعة متنوعة من التقنيات. بهذا المعنى ، تبين أن SQL هي واحدة من أكثر اللغات استخدامًا ، واليوم تتيح مجموعة متنوعة من التقنيات (ليس فقط تلك العلائقية) استخدامها. ستقدم الدورة أمثلة عملية للمعرفة والمهارات التي سيحتاجها أي محلل تقريبًا عند العمل مع مصادر البيانات. ينصب التركيز على الأنشطة التحليلية: يستخدم المحلل أنظمة جمع البيانات وتخزينها ، لكنه لن يديرها. تتضمن الفصول تنفيذًا تفاعليًا للمهام على قواعد بيانات حقيقية. دورة خاصة للبكالوريوس.

هناك طرق مختلفة للتنبؤ بمؤشرات المستوى الفني ، من بينها يمكننا التمييز بين التنبؤ الإرشادي والتنبؤ الرياضي. من الشائع في هذه الأساليب وجود عدم اليقين المرتبط بالوضع المستقبلي.

تعتمد الأساليب الاستكشافية على استخدام آراء الخبراء في مجال التكنولوجيا وعادة ما تستخدم للتنبؤ بتطور العمليات والأشياء عندما لا يكون إضفاء الطابع الرسمي ممكنًا في الوقت الحالي.

تنقسم الطرق الرياضية ، اعتمادًا على نوع الوصف الرياضي لأشياء التنبؤ وطرق تحديد المعلمات غير المعروفة ، إلى طرق لنمذجة العمليات الموصوفة بواسطة المعادلات التفاضلية وطرق الاستقراء أو الأساليب الإحصائية. تتضمن المجموعة الثانية طرقًا تحدد المعلمات المتوقعة لكائن ما بناءً على البيانات الإحصائية. كجهاز رياضي في التنبؤ الإحصائي ، غالبًا ما يتم استخدام طريقة الاحتمالية القصوى ، وعلى وجه الخصوص ، فإن تباينها هو طريقة المربعات الصغرى. يمكن أن تكون التبعيات الرياضية التي يتم إنشاؤها بواسطة طريقة المربعات الصغرى خطية أو تربيعية أو متعددة الحدود.

المرحلة الأخيرة من البحث التنبئي التجريبي والرياضي هي التحليل المنطقي ، والذي يتضمن دراسة اتجاهات تطور الكائن المتوقع ، وتحليل نتائج التنبؤ بأشياء مماثلة ، وتقييم النتائج التي تم الحصول عليها.

ارشاديالتوقع

يعد التنبؤ الإرشادي من أقدم المواقع وأكثرها انتشارًا ، ليس فقط في مجال التكنولوجيا ، ولكن أيضًا في الحياة اليوميةأساليب. ميزتها هي القدرة على تجنب الأخطاء الجسيمة ، لا سيما في مجال التغييرات المفاجئة في الخاصية المتوقعة ، بشرط أن يشارك في الدراسة متخصصون ذوو مؤهلات عالية في هذا المجال. ومع ذلك ، فإن هذه الطريقة ذاتية وتستغرق وقتًا طويلاً.

تتمثل النتيجة الرئيسية للتنبؤ الاستكشافي في تحديد مجالات التطوير الجديدة والفرص المتاحة لها. وفي نفس الوقت يجب ألا يغيب عن البال أن التصور الجديد والتعريف اتجاهات واعدةقد تتدخل الجوانب النفسية. هذا هو ، أولاً وقبل كل شيء ، القيود المهنية للمتخصصين الضيقين الذين "يعرفون كل شيء عن لا شيء" ، أو ، على العكس من ذلك ، لمحة عامة - "لا شيء عن كل شيء". يمكن أن يصبح أيضًا عائقًا للتركيز على الظواهر المعروفة ، وتأثير الاتجاه السائد للفكر الاجتماعي ، وصعوبة إدراك الاستنتاجات السلبية ، والميل إلى المبالغة في السوء ، وما إلى ذلك. من وقتهم لم يتم قبولها من قبل المعاصرين.

المراحل الرئيسية في التطبيق العملي للتنبؤ الإرشادي هي اختيار الخبراء وتنظيم الاستطلاعات ومعالجة النتائج. يعتمد التنبؤ الإرشادي على تقييم متوسط ​​لآراء مجموعة من الخبراء. لذلك ، يمكن اعتبار الشرط الرئيسي لمثل هذه الدراسة هو اختيار الخبراء ، الذين تحدد كفاءتهم جودة النتيجة. لا توجد عمليا أي طرق لتقييم كفاءة الخبراء. لذلك ، عادةً ما يقوم الخبراء بتقييم كفاءتهم وكفاءة زملائهم.

مع تطوير وتحسين تكنولوجيا الحوسبة الإلكترونية ، تم تقليل دور الأساليب الاستدلالية بشكل ملحوظ.

التنبؤ الرياضي

يتكون التنبؤ الرياضي من استخدام الخصائص المتاحة للكائن المتوقع ، ومعالجة هذه البيانات الطرق الرياضية، والحصول على اعتمادهم الرياضي على الوقت والمتغيرات المستقلة الأخرى المعروفة ، والحساب باستخدام الاعتماد الموجود لخصائص الكائن في نقطة زمنية معينة لقيم معينة من المتغيرات المستقلة الأخرى.

تتميز طريقة التنبؤ الرياضي بالموضوعية والدقة العالية للنتائج التي يتم الحصول عليها بالاختيار الصحيح لنموذج رياضي. تشمل المراحل الرئيسية للتنبؤ الرياضي ما يلي:

1) جمع وإعداد البيانات الأولية (الإحصائيات) ؛

2) اختيار وتبرير النموذج الرياضي للشيء المتوقع ؛

3) معالجة البيانات الإحصائية لتحديد المعلمات غير المعروفة للنموذج ؛

4) أداء الحسابات وتحليل النتائج المتحصل عليها.

يمكن أن يكون تقدير المعلمة المتوقعة نقطة أو فترة زمنية ، أي تتكون في تحديد فاصل الثقة لقيم المعلمات. يعكس تقدير الفاصل جيدًا دقة التنبؤ.

أيضا لتحديد مسار التنمية بعد القفزة.

وفقًا لقانون التطور التطوري والمتقطع للتكنولوجيا ، فإن التنبؤ بالقفزات لا ينفصل عن التنبؤ بالتطور التطوري قبل وبعد القفزة. نهج النظمللتنبؤ بالمستوى التقني للآلات بناءً على مقارنة دورات التطوير والاحتياجات يسمح لك بتحديد ليس فقط تحقيق معلمة معينة ، ولكن أيضًا حساب وقت ظهور جيل جديد من التكنولوجيا ، فترة وجودها المحتمل . يوضح الشكل 1 العلاقات المميزة وتناوب أجيال التكنولوجيا. الأقسام المقابلة للمراحل محددة هنا. دورة الحياةأجيال من التكنولوجيا: 1 - واعدة. 2 - تقدمي 3 - جديد 4 - تحديث ؛ 5 - عفا عليها الزمن.

بمساعدة وظيفة الارتباط للعمليات العشوائية لظهور المعلومات حول الكائن الموجود في مواد براءات الاختراع وظهور التكنولوجيا بقيم جديدة لمؤشرات المستوى التقني ، من الممكن تحديد الوقت t من البداية لتطوير جيل جديد من التكنولوجيا ، والذي يتكون لكل عينة محددة من الوقت المستغرق في البحث والتطوير وأعمال التطوير والوقت اللازم لإتقان الإنتاج.

تغيير الأجيال

يحدث تغيير أجيال التكنولوجيا وفقًا للقانون الموضوعي للتطور التدريجي للتكنولوجيا في ظل وجود المستوى العلمي والتقني الضروري والنفع الاجتماعي والاقتصادي. وهكذا ، حدث اختراق هائل في تطوير التكنولوجيا ، بما في ذلك التعبئة والتغليف ، بعد ظهور المعالجات الدقيقة الحديثة ، التي يمكن مقارنتها في قدراتها بالدماغ البشري. سمح هذا للمتخصصين في نهاية القرن العشرين بالتنبؤ بتطور التكنولوجيا ، والتي وفقًا لدرجة الأتمتة ، سيتم إنشاء ستة أجيال فقط من الآلات في العالم.

لقد وجدت آلات الجيل الرابع الأوتوماتيكية القابلة للبرمجة تطبيقًا واسعًا في التكنولوجيا ، بما في ذلك التعبئة والتغليف. التالي في الخط هو إنشاء آلات أوتوماتيكية من الجيل الخامس للتعلم الذاتي والضبط الذاتي ، تظهر بعض عناصرها بالفعل في آلات الجيل الرابع الأوتوماتيكية. تم بالفعل إنشاء العديد من الآلات الأوتوماتيكية بعلامات الجيل الخامس. على سبيل المثال ، السيارات ذات ضبط تلقائيفيما يتعلق بأنماط تعبئة السوائل ذات اللزوجة المختلفة ، وتعبئة قطع القطع بأحجام مختلفة ، والتشخيص الذاتي ، وما إلى ذلك. آلات الجيل السادس الأوتوماتيكية هي آلات ذكاء اصطناعي ، من حيث الخصائص التقنية ، يمكن أن تختلف اختلافًا كبيرًا عن آلات الأجيال السابقة . على ما يبدو ، فإن الآلات الذكية ومتعددة الوظائف سوف تتكيف مع التغييرات القادمة في غمضة عين. يتم استبدال الخطوط المعقدة عالية السرعة ، والتي كانت تفي بالمعايير حتى وقت قريب ، بخطوط أبطأ ، مما يوفر قدرة أكبر على المناورة. سيؤدي الاتجاه النزولي في حجم الأحزاب إلى تقليل وقت التغيير إلى الصفر تقريبًا. يجب تطوير أنظمة الإنتاج هذه التي تكون التغييرات في عملية الأعمال هي القاعدة. نحن بحاجة إلى أنظمة قائمة على مبادئ الذكاء الاصطناعي التي تنتشر عبر شبكة ذاتية التنظيم. وبالتالي ، يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي موجودًا في معدات التغليف ، ويجب أن تكون المعدات نفسها متعددة الوظائف.

تعريف المستوى الفني

يرتبط التنبؤ ارتباطًا مباشرًا بتحديد المستوى الفني لتكنولوجيا التعبئة والتغليف. تتيح الدراسات التنبؤية الإحصائية إمكانية تحديد المستوى التقني العالمي الذي تم تحقيقه وتحديد معايير عينة أساسية واعدة. وفقًا لقانون ارتباط المعلمات ، فإن أي كائن من أشكال التكنولوجيا يتميز بمجموعة من المعلمات التي ترتبط ارتباطًا بالاعتماد على المعلمة الرئيسية. هذا العامل الرئيسي لمعظم آلات التعبئة والتغليف الموجودة هو أدائها. في آلات الجيل الخامس والسادس ، قد تكون المؤشرات الأخرى هي المعلمة الرئيسية ، على سبيل المثال ، تعددية الاستخدامات والوظائف المتعددة وسرعة التحويل وما إلى ذلك.

من جيل إلى جيل ، تصبح التكنولوجيا أكثر تعقيدًا بسبب تشغيل قانون موضوعي لزيادة تعقيد الأشياء التقنية. تكمن صعوبة تحديد المستوى العلمي والتقني لتكنولوجيا التغليف في اختيار عينة واعدة لمقارنة المؤشرات. ساهمت المنافسة بين الشركات المصنعة لمعدات التعبئة والتغليف ، ونتيجة لذلك ، التحسينات المستمرة في النماذج الحالية ، واستخدام محركات مؤازرة وموزعات يتم التحكم فيها عن طريق المعالجات الدقيقة ، في ظهور جيل من الآلات الأوتوماتيكية الشاملة والمتعددة الوظائف باستخدام العناصر الهيكلية للآلات السابقة أجيال. نتيجة لذلك ، أصبح من المستحيل تقريبًا اختيار التحديد حقق المستوىبعض كائنات تكنولوجيا التغليف التناظرية المقابلة لمقارنة الأداء.

هناك طرق مختلفة لحل هذه المشكلة. وبالتالي ، يُقترح تقييم المستوى الفني لآلات تغليف ذوي الياقات البيضاء بمساعدة مؤشر مرئي وهام للغاية - الإنتاجية النظرية لجزء التغليف ، بناءً على حقيقة أن نموها بأفضل طريقةيعكس تطور هذا النوع من المعدات. في الوقت نفسه ، يوصى بتصنيف أي معدات تعبئة وتغليف حسب الإنتاجية ، وتقسيم معدات ذوي الياقات البيضاء ، على وجه الخصوص ، إلى خمس فئات ، ومقارنة الآلات من نفس الفئة مع بعضها البعض.

ومع ذلك ، يبدو أن التقسيم إلى فئات تعسفي إلى حد ما ولا يلغي الصعوبات المذكورة أعلاه التي تنشأ عند اختيار نظائرها للمقارنة. بالإضافة إلى ذلك ، في المستقبل القريب ، قد تتحول آلات التعبئة والتغليف من الجيلين الرابع والسادس لأغراض مختلفة إلى نفس فئة الأداء لأغراض مختلفة ، وهي أقل صحة للمقارنة من السيارات ذات الحمولات المختلفة.

يوصي البروفيسور ف. بانيشيف ، من أجل تقييم المستوى العالمي لتكنولوجيا التغليف ، بتضمين في الجدول المقارن أكبر عدد ممكن من قطع المعدات الموجودة والعاملة بالفعل وترتيب المؤشرات العامة والتصنيف والصناعة من خلال مقارنة كل منها بالمؤشرات الحالية المستوى الفني للمنتجات حسب الخصائص الفنية للآلات والمواصفات والمستندات الأخرى ("الحاوية والتعبئة" رقم 3/1995).

نقترح تقييم المستوى الفني لآلات التعبئة والتغليف الموجودة بالفعل ، والتي من المستحيل اختيار نظير مناسب لها ، لاستخدام قانون ارتباط المعلمات. على سبيل المثال ، تم تقديم مؤشرات فردية لآلات تعبئة وتغليف الياقات الرأسية التي قدمها المصنعون المحليون والأجانب ، وتم بناء الاعتماد الإحصائي لهذه المؤشرات على الإنتاجية بناءً على هذه البيانات (PG ، رقم 1-2 / 2004).

يُظهر تقريب هذه البيانات الإحصائية بخطوط مستقيمة باستخدام طريقة المربعات الصغرى (الشكل 2) درجة عالية جدًا من الارتباط بين المعلمات المدروسة وأداء الآلة ، وعلى الرغم من الطبيعة التقريبية لبعض البيانات ، إلا أن كثافة جيدة للنقاط على التقريب خطوط مستقيمة. في هذا المثال ، لم يتم تعيين مهمة تحديد المستوى التقني لكائنات معينة. لحل مثل هذه المشكلة ، هناك حاجة إلى بيانات أولية أكثر دقة.

تؤكد التبعيات التي تم إنشاؤها الاحتمال الأساسي لتقييم المستوى التقني العالمي لكائن معين وفقًا للمؤشرات الفردية التي تعكس هذا المستوى. قد يتوافق المستوى الفني وفقًا للمؤشر المقدر مع متوسط ​​المستوى المحلي أو العالمي إذا كان هذا المؤشر يتطابق مع المؤشرات على الخط المستقيم التقريبي المقابل. على هذه الرسوم البيانية ، المبنية على البيانات منذ 3-4 سنوات ، هناك فرق ملحوظ في مستوى المؤشرات الفردية للسيارات المحلية والأجنبية. مؤشرات مماثلة لآلات تعبئة وتغليف الياقات الرأسية الجديدة بناءً على مواد المعارض الدولية في عام 2004 موضحة في الجدول 1.

إذا تم استكمال تبعيات الارتباط المقابلة ببيانات جديدة ، يصبح الاتجاه نحو تقارب المؤشرات الفردية للمستوى التقني للآلات المحلية والأجنبية واضحًا.

في الشكل 3 ، تم تمييز مؤشرات الجدول 1 والاعتماد التقريبي المباشر لقوة وكتلة الآلات المثبتة على إنتاجية الآلات الأوتوماتيكية الأجنبية المبنية سابقًا في الشكل 2 (الخطوط المستقيمة 2).

تؤكد التبعيات الموضحة في الشكل 3 وجود ارتباط وتشير إلى تقارب ملحوظ إلى حد ما للمعلمات المدروسة لآلات التعبئة والتغليف المحلية والأجنبية لأحدث الموديلات ، مما يشير بلا شك إلى اتجاه معين نحو زيادة المستوى الفني المحلي معدات التعبئة والتغليف.